Científicos del Conicet y de la Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires diseñaron Retinar, una plataforma de teleoftalmología basada en inteligencia artificial. La herramienta digital optimiza la detección temprana de la retinopatía diabética, afección que constituye la principal causa de pérdida visual prevenible en adultos en edad productiva. El sistema informático ya funciona en hospitales bonaerenses con una sensibilidad del 100 por ciento para identificar cuadros de riesgo sanitario.
Software nacional para resolver un cuello de botella
El proyecto surgió en el Instituto de Investigación en Plasmas Densos y sus Aplicaciones, bajo la dirección del investigador José Ignacio Orlando. El equipo de trabajo está compuesto también por el científico Ignacio Larrabide junto a los becarios doctorales Lucas Telesco y Franco Arellano. Los especialistas diseñaron el soporte en articulación directa con el Servicio de Oftalmología del Hospital de Alta Complejidad en Red El Cruce, coordinado por la médica Mercedes Leguía.
La retinopatía diabética altera los vasos sanguíneos de la retina por los niveles altos de glucosa y avanza de modo asintomático. La escasez de profesionales en zonas rurales y las distancias geográficas dificultan los testeos médicos preventivos obligatorios de los pacientes con diabetes. La estrategia internacional de teleoftalmología permite capturar imágenes oculares no invasivas con personal técnico capacitado en centros comunitarios de cercanía para su posterior envío remoto.
El incremento de registros fotográficos satura la capacidad operativa de los especialistas encargados de redactar los informes de diagnóstico. El software soluciona este inconveniente mediante la verificación automática de la calidad de las retinografías recibidas en el sistema de red. «Además de generar un modelo capaz de tamizar los casos de riesgo, íbamos a necesitar controlar la calidad de las imágenes», recordó Orlando.
Entrenamiento de algoritmos
Los programadores utilizaron decenas de miles de fotografías de fondo de ojo provistas por bases de datos públicas y locales. El procesamiento previo entrenó a la inteligencia artificial para reconocer anomalías con cámaras fotográficas de distintas marcas y diferentes niveles lumínicos. El método de trabajo resguarda la decisión médica en manos del especialista humano, quien valida las patologías detectadas de forma previa.
La plataforma clasifica los estudios según el riesgo de urgencia terapéutica y devuelve información gráfica al operario técnico sobre las fallas del archivo. Este mecanismo de asistencia aligera las tareas administrativas repetitivas del personal de los centros de salud vinculados a la red informática. «La inteligencia artificial nos permite organizar el trabajo de otra manera, pero la responsabilidad clínica continúa siempre en manos del profesional», señaló Orlando.
Validación hospitalaria
La aplicación del programa piloto arrojó resultados positivos en el Hospital de Enfermedades Crónicas No Transmisibles Julieta Lanteri de Tandil. La institución analizó 269 pacientes, de los cuales el 25,7 por ciento manifestó signos de retinopatía diabética referible. Los nodos del Hospital El Cruce, con 77 asistidos, y el Hospital José Irurzun de Necochea, con 46, completan las primeras experiencias operativas.
La dirección del centro asistencial de Tandil remarcó el cambio organizativo que propició la integración de este dispositivo tecnológico de diagnóstico. «Retinar nos permitió recuperar el estándar de oro en el abordaje de una patología prevalente como la diabetes», afirmó Martina Iparraguirre, directora técnica de la entidad. El proceso de transferencia científico culminó en 2025 con la conformación de la empresa de base tecnológica Retinar S.A.S. para asegurar el financiamiento del desarrollo.
