Una herramienta de inteligencia artificial desarrollada por investigadores del CONICET y la Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires (UNCPBA) busca dar respuesta a la pérdida visual asociada a la diabetes. La plataforma Retinar utiliza modelos de inteligencia artificial para analizar fotografías de la retina, identificar casos de riesgo y organizar el trabajo de los equipos médicos, con una efectividad del 100% en la detección de casos de riesgo en hospitales de la provincia de Buenos Aires.
¿Cómo funciona Retinar?
Retinar es una plataforma de teleoftalmología (atención oftalmológica a distancia). Su sistema analiza imágenes de la retina para detectar la retinopatía diabética, una complicación que puede llevar a la ceguera. La herramienta complementa la decisión del especialista, sin reemplazarla, y ya opera en hospitales de la provincia de Buenos Aires.
El desarrollo detrás de la innovación
El proyecto nació en el Instituto de Investigación en Plasmas Densos y sus Aplicaciones (PLADEMA), de la Facultad de Ciencias Exactas de la UNCPBA. El investigador del CONICET José Ignacio Orlando dirige el equipo científico. También participan Ignacio Larrabide y los becarios doctorales del CONICET Lucas Telesco y Franco Arellano. El desarrollo contó con la articulación del Servicio de Oftalmología del Hospital de Alta Complejidad en Red El Cruce, a cargo de la oftalmóloga Mercedes Leguía.
La retinopatía diabética: un problema silencioso
La retinopatía diabética surge cuando los niveles elevados de glucosa en sangre dañan los vasos sanguíneos de la retina. A nivel mundial, una de cada cuatro personas con diabetes presenta esta complicación. Representa la principal causa de pérdida visual prevenible e irreversible en adultos en edad productiva. La enfermedad avanza de forma silenciosa durante años, y el daño suele ser irreversible cuando aparecen los síntomas visibles. Por ello, las guías médicas establecen controles oftalmológicos periódicos para las personas con diabetes.
Desafíos del sistema de salud argentino
Cumplir con los controles oftalmológicos es complejo en Argentina. Los especialistas se concentran en grandes centros urbanos, los turnos escasean y las distancias geográficas dificultan el acceso al tamizaje (detección preventiva). Esta situación genera una brecha entre las recomendaciones médicas y la capacidad del sistema.
La teleoftalmología surgió como una vía para reducir esa distancia. La estrategia consiste en capturar imágenes de la retina en centros de atención primaria con personal capacitado y enviarlas de forma remota a los especialistas para su evaluación. Sin embargo, este modelo también presenta desafíos. El aumento del volumen de estudios puede generar cuellos de botella para los oftalmólogos, y las fotografías desenfocadas o de baja calidad pueden obligar a repetir estudios.
La base científica de Retinar
El proyecto Retinar comenzó a consolidarse entre 2019 y 2020, pero su origen científico se remonta a la formación doctoral y posdoctoral de Orlando. Su trabajo incluyó el procesamiento automático de imágenes de retina, la identificación de lesiones, la separación de vasos sanguíneos, la detección de glaucoma y el diseño de algoritmos para entornos clínicos diversos.
La construcción de los modelos de inteligencia artificial requirió una amplia base de entrenamiento. El equipo trabajó con decenas de miles de imágenes de fondo de ojo ya evaluadas por oftalmólogos, provenientes de repositorios públicos y locales. Se aplicaron tareas de preprocesamiento para ordenar y ajustar las imágenes antes del análisis automático. El objetivo fue lograr la generalización de dominio, que permite al algoritmo mantener su rendimiento en distintos tipos de retinógrafos y condiciones de captura en hospitales.
La plataforma también incorpora mecanismos de explicabilidad. Estas funciones no solo examinan la imagen, sino que también señalan posibles fallas y correcciones necesarias. Este control de calidad se realiza antes de que el estudio llegue al centro de lectura. Posteriormente, el sistema ordena los casos según la probabilidad de retinopatía diabética referible.
Infobae
