Un equipo de investigadores del CONICET, con sede en el Instituto PLADEMA de la Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires, desarrolló una herramienta capaz de anticiparse a una de las complicaciones más silenciosas de la diabetes: la pérdida irreversible de la visión.
La retinopatía diabética es una de las principales causas de ceguera evitable en adultos en edad laboral. El problema es que avanza sin síntomas durante años: una persona puede sentirse perfectamente sana mientras el daño en la retina progresa, y cuando finalmente aparecen manchas o fallas en el campo visual, suele ser demasiado tarde para revertirlo.
En Argentina, cerca del 12 % de la población vive con diabetes, y las recomendaciones médicas indican que estos pacientes deberían controlarse la retina al menos una vez al año. Sin embargo, apenas el 30 % cumple con esa frecuencia, en gran parte porque faltan oftalmólogos, especialmente fuera de los grandes centros urbanos. Se estima que en toda Latinoamérica hay solo cinco oftalmólogos generalistas cada 100 000 habitantes, y los especialistas en retina son todavía más escasos.
Diagnóstico sin especialista presente
Ahí es donde entra RETINAR, una plataforma desarrollada por José Ignacio Orlando y su equipo. Su lógica es simple: en un centro de salud se toma una fotografía del fondo del ojo con un retinógrafo —un aparato que puede ser manejado por un técnico, una enfermera o el propio diabetólogo, sin necesidad de un oftalmólogo en el lugar—. El sistema es compatible con más de 40 modelos de retinógrafos, incluidos equipos portátiles de bajo costo, lo que evita que los hospitales tengan que comprar equipamiento nuevo.
Una vez cargada la imagen, un algoritmo de inteligencia artificial entra en acción. Primero verifica que la foto tenga calidad suficiente —enfoque, contraste, iluminación— y, si no la tiene, pide repetirla. De manera deliberada, el equipo decidió no usar IA generativa para «arreglar» imágenes defectuosas, porque estos modelos pueden «alucinar» y crear alteraciones que se confundan con lesiones reales, algo inaceptable en un contexto médico.
Con una imagen válida, el sistema clasifica el grado de retinopatía en una escala de cero a cinco. A partir del nivel tres, el caso se marca como «referible» y pasa a un oftalmólogo, que recibe además mapas de calor señalando las zonas sospechosas. La decisión final, subrayan sus creadores, siempre queda en manos humanas.
Resultados que respaldan la herramienta
RETINAR fue validado en dos etapas. Primero, un estudio retrospectivo sobre unos 60 000 estudios de distintos orígenes arrojó una sensibilidad del 95 %, que se acercó al 100 % al descartar imágenes de mala calidad. Después llegó la prueba en terreno: en los hospitales El Cruce (Florencio Varela), Irurzun (Necochea) y Julieta Lanteri (Tandil) se evaluó a unas 400 personas, con un solo falso negativo registrado. Cerca del 25 % de los pacientes presentaba signos que podían poner en riesgo su visión.
El equipo calcula que si la herramienta llegara al 5% de los diabéticos diagnosticados en el país —unas 90 000 personas—, podría ayudar a prevenir 15 000 casos de ceguera en cinco años, con un ahorro estatal estimado en miles de millones de pesos solo en pensiones por discapacidad.
De la tesis doctoral a los hospitales públicos
El proyecto nació de una tesis doctoral y hoy es una empresa de base tecnológica habilitada por la ANMAT. Ya funciona como módulo dentro de la Historia de Salud Integrada de la provincia de Buenos Aires y el equipo negocia su expansión a otras provincias y países de la región.
Para Orlando, el caso ilustra lo que puede lograrse cuando universidad, Estado y empresas trabajan de forma coordinada —el llamado triángulo de Sábato— y sirve como recordatorio de que sostener la inversión en ciencia es, también, una forma de prevenir enfermedades.
Fuente: Matías Ortale, Agencia TSS
