RETINAR: Inteligencia artificial para detectar la pérdida de visión

Investigadores del CONICET desarrollaron RETINAR, una plataforma que utiliza inteligencia artificial para analizar fotografías de la retina y detectar signos de retinopatía diabética antes de que la pérdida de visión sea irreversible. Ya fue probada en hospitales públicos bonaerenses y buscan llevar el diagnóstico temprano a lugares donde faltan oftalmólogos.

Por Matías Ortale  
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Agencia TSS – Tenía 33 años cuando se quedó ciega. Era paciente del Hospital El Cruce, en Florencio Varela, y convivía con la diabetes desde hacía años, pero nunca había podido sostener los controles oftalmológicos necesarios. Cuando finalmente llegó a una consulta, la enfermedad ya había avanzado demasiado. No había tratamiento capaz de recuperar la visión perdida: “Esa piba tiene 30 años y se quedó ciega. Va a vivir toda su vida y va a depender de otra persona”, recuerda José Ignacio Orlando, investigador adjunto del CONICET quien lidera el equipo de desarrolladores de RETINAR junto a los investigadores Ignacio Larrabide, y los becarios doctorales Lucas Telesco y Franco Arellano, pertenecientes al Instituto PLADEMA, de la Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires (UNICEN).

La retinopatía diabética es una de las principales causas de ceguera prevenible e irreversible entre adultos en edad laboral. Prevenible, porque si se detecta a tiempo, existen tratamientos que frenan su avance. Irreversible, porque cuando la retina se deteriora, la visión no se recupera. La enfermedad surge como consecuencia de los niveles elevados de glucosa en sangre que produce la diabetes y puede avanzar durante años sin dar señales. Por eso, una persona puede sentirse perfectamente bien mientras el daño progresa. Cuando aparecen manchas oscuras, dificultades para ver o alteraciones en el campo visual, suele ser demasiado tarde.

En la Argentina, alrededor del 12% de la población tiene diabetes. Las recomendaciones indican que estas personas deberían realizarse al menos un control de retina por año, pero se estima que apenas el 30% cumple con esa frecuencia. Una de las principales barreras es el acceso a especialistas: “No abundan los oftalmólogos en el sector público y es muy difícil encontrarlos en pueblos del interior. Entonces, tenés que viajar y eso implica dejar de trabajar, y es difícil para la persona diabética ser consciente del riesgo cuando está viendo bien”, explica Orlando.

El problema se profundiza al observar la distribución de especialistas. Estudios internacionales estiman que en América Latina hay alrededor de cinco oftalmólogos generalistas cada 100.000 habitantes. Los especialistas dedicados específicamente a la retina son todavía menos: según las estimaciones que maneja el equipo, entre 100 y 200 en todo el país.

Un diagnóstico sin el especialista en el lugar

RETINAR parte de una tecnología relativamente sencilla. En un centro de atención primaria se instala un retinógrafo, un equipo que permite tomar fotografías del fondo del ojo. La imagen puede ser obtenida por un técnico, una enfermera o incluso el propio diabetólogo, sin necesidad de un oftalmólogo presente. Y el sistema tampoco exige un equipo específico, ya que, según Orlando, la plataforma es compatible con más de 40 modelos de retinógrafos, por lo que esos establecimientos no tienen que reemplazar el equipamiento que ya poseen. Los costos varían, porque los retinógrafos de mesa rondan los 60.000 dólares, mientras que existen modelos portátiles mucho más económicos: “Hay retinógrafos portátiles que son como una pistolita, te lo apoyan en el ojo y te sacan una foto. Eso sale alrededor de 7.000 dólares”, explica el investigador.

 

José Ignacio Orlando, durante una jornada de trabajo con el retinógrafo.

La fotografía se carga en RETINAR y comienza el análisis. Pero antes de buscar signos de enfermedad, la plataforma hace algo fundamental: determina si la imagen sirve. Si está desenfocada, tiene poco contraste o presenta una iluminación insuficiente, el sistema solicita repetirla. El equipo decidió no utilizar inteligencia artificial para reconstruir o corregir imágenes defectuosas: “Podríamos usar algoritmos generativos, como los de Google o de OpenAI. El problema es que esos modelos a veces alucinan”, advierte Orlando. En una fotografía médica, una alteración creada artificialmente podría confundirse con una lesión real y conducir a un diagnóstico equivocado.

Una vez validada la imagen, el algoritmo clasifica la retinopatía en una escala de cero a cinco. A partir del grado tres, el caso es considerado “referible” y requiere la evaluación de un oftalmólogo. Si el resultado no requiere atención especializada, el paciente continúa con sus controles habituales. Si es referible, el caso pasa a un oftalmólogo de referencia, que puede acceder a las imágenes y a un tablero donde se organizan los casos pendientes.

El profesional también recibe mapas de calor que señalan las zonas de la retina donde el algoritmo encontró lesiones compatibles con la enfermedad. Sin embargo, la decisión final sigue siendo humana. Incluso si RETINAR no detecta signos de retinopatía, el técnico puede solicitar una revisión si algo le genera dudas. El sistema usa además retinógrafos no midriáticos, que aprovechan la dilatación natural en ambientes oscuros en vez de gotas, lo que simplifica el procedimiento.

Resultados en hospitales bonaerenses

La validación de RETINAR se realizó en dos etapas. La primera, fue un estudio retrospectivo sobre unos 60.000 estudios provenientes de distintos orígenes y grupos étnicos, cuyos resultados fueron comparados con diagnósticos realizados por profesionales. El sistema alcanzó una sensibilidad del 95%. Cuando se excluyeron las imágenes que no tenían calidad suficiente, el porcentaje se acercó al 100%.

Después llegó la prueba en condiciones reales. El equipo realizó una evaluación prospectiva con pacientes de los hospitales El Cruce (Florencio Varela), Irurzun (Necochea) y Julieta Lanteri (Tandil). En esos tres nodos piloto fueron evaluadas alrededor de 400 personas y se registró un solo falso negativo, asociado a una imagen defectuosa. Según el proyecto, cerca del 25% de los pacientes presentaba signos que podrían poner en riesgo su visión: “Esas personas se podrían haber quedado ciegas si no eran detectadas con RETINAR”, sostiene Orlando.

 

Retinar es una plataforma de teleoftalmología para fortalecer la detección temprana de la retinopatía diabética.

El equipo también estimó el impacto potencial a mayor escala. Si RETINAR alcanzara al 5% de las personas con diabetes diagnosticada en la Argentina (alrededor de 90.000 pacientes) podría contribuir a prevenir unos 15.000 casos de ceguera en cinco años. Solo en pensiones por discapacidad, eso representaría un ahorro de unos 4.000 millones de pesos mensuales para el Estado, a lo que se suman los costos de la pérdida laboral y el cuidado familiar que implica la ceguera. Prevenir también es más barato que tratar estadios avanzados, que pueden requerir inyecciones antiangiogénicas, láser o cirugías de vitrectomía.

Una herramienta que busca salir del laboratorio

El proyecto se remonta a más de una década de investigación pero, recién en 2020, Orlando se contactó con Mercedes Leguía, jefa del Servicio de Oftalmología del Hospital El Cruce, para desarrollar la herramienta en conjunto. RETINAR surgió a partir de su tesis doctoral y su trabajo posdoctoral y los primeros fondos llegaron en 2021, del concurso Transformar Salud, de Laboratorios Roche y Fundación Garrahan, a los que se sumaron otros. Con esos recursos y aportes propios, el equipo creó una empresa de base tecnológica ya habilitada por la ANMAT como fabricante, que actualmente tramita la autorización final para comercializar el producto médico.

Mientras avanza en ese proceso, RETINAR ya fue incorporado como módulo de la Historia de Salud Integrada de la provincia de Buenos Aires, dentro de la red de teleoftalmología del Ministerio de Salud bonaerense, lo que permite usarlo sin salir del sistema de historia clínica ni recargar los datos del paciente en otra plataforma. El equipo también mantiene conversaciones con instituciones de Tucumán, Santiago del Estero, Chubut, Neuquén y la Ciudad de Buenos Aires, con la intención de ampliar el alcance a otros puntos del país y, después, a otros países de América Latina.

RETINAR no es el único desarrollo que avanza en el laboratorio. El grupo trabaja en nuevos algoritmos para detectar otras enfermedades a partir de fotografías del fondo de ojo y proyecta una versión que analice imágenes de campo amplio, lo que permitiría ampliar los controles y reducir todavía más los costos de atención oftalmológica. También desarrolla RetinApp, pensada como historia clínica personal para personas con diabetes, donde consultar información, guardar estudios y registrar su estado de salud para llevar esos antecedentes a distintos centros.

Para Orlando, el recorrido de RETINAR muestra qué puede ocurrir cuando distintas partes del sistema trabajan juntas, en el llamado triángulo de Sábato: universidades públicas que generan conocimiento, un Estado que financia y demanda soluciones, y empresas que convierten esos desarrollos en productos sostenibles. En un contexto de pérdida de investigadores y docentes que migran hacia el sector privado, Orlando advierte que la falta de inversión sostenida no solo amenaza proyectos, sino también el recambio generacional de la ciencia argentina: “Tenemos todo lo necesario para poder resolver nuestros propios problemas con nuestras propias herramientas. Lo que necesitamos es apoyo”, concluye.

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