Una plataforma de inteligencia artificial creada por investigadores del CONICET y la UNCPBA ya funciona en el Hospital José Irurzun de Quequén, donde permite detectar en forma temprana casos de retinopatía diabética, una de las principales causas de ceguera prevenible en adultos. El sistema optimiza el trabajo de los equipos médicos y amplía el acceso al control oftalmológico sin reemplazar la decisión clínica de los especialistas.
La incorporación de nuevas tecnologías al sistema de salud dio un paso significativo con la implementación de Retinar, una plataforma argentina de teleoftalmología basada en inteligencia artificial que ya forma parte de la atención en el Hospital Municipal José Irurzun de Quequén.
El desarrollo fue creado por investigadores del CONICET y de la Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires (UNCPBA) con el objetivo de mejorar la detección precoz de la retinopatía diabética, una enfermedad que constituye la principal causa de pérdida visual prevenible e irreversible en personas adultas en edad productiva.
Se estima que alrededor del 25 por ciento de las personas con diabetes desarrollan esta complicación, que suele avanzar durante años sin provocar síntomas. Por ese motivo, el diagnóstico temprano resulta determinante para iniciar tratamientos que permitan evitar el deterioro irreversible de la visión.
Una década de investigación científica
Retinar es el resultado de más de diez años de trabajo científico desarrollado en el Instituto de Investigación en Plasmas Densos y sus Aplicaciones (PLADEMA), dependiente de la Facultad de Ciencias Exactas de la UNCPBA.
El proyecto es liderado por el investigador del CONICET José Ignacio Orlando, junto con el investigador Ignacio Larrabide y los becarios doctorales Lucas Telesco y Franco Arellano, quienes desarrollan distintas líneas de investigación vinculadas a la inteligencia artificial aplicada al análisis de imágenes médicas.
“Retinar es el resultado de muchos años trabajando sobre distintos problemas del análisis de imágenes de la retina. Cada publicación, cada colaboración internacional y cada nuevo algoritmo fueron aportando conocimientos que después pudimos integrar en una herramienta pensada para responder a una necesidad concreta del sistema de salud argentino”, explicó José Ignacio Orlando.
Cómo funciona la plataforma
El sistema permite que personal sanitario especialmente capacitado obtenga imágenes del fondo de ojo mediante retinografías en hospitales, centros de atención primaria o campañas sanitarias.
Antes de que esas imágenes lleguen al oftalmólogo, la plataforma realiza un análisis automático utilizando modelos de inteligencia artificial.
Primero verifica la calidad de las imágenes para garantizar que sean aptas para su evaluación y, posteriormente, identifica aquellas que presentan signos compatibles con retinopatía diabética que requieren una derivación prioritaria.
De esa manera, los especialistas reciben primero los estudios con mayor nivel de riesgo, optimizando los tiempos de atención y permitiendo organizar de manera más eficiente el trabajo de los servicios de oftalmología.
No obstante, la decisión médica continúa siendo responsabilidad exclusiva del profesional.
“La inteligencia artificial nos permite organizar el trabajo de otra manera: automatiza tareas repetitivas, ayuda a priorizar los casos de mayor riesgo y mejora la eficiencia del sistema, pero la responsabilidad clínica continúa siempre en manos del profesional”, señaló Orlando.
El desafío de desarrollar una inteligencia artificial confiable
Para entrenar los algoritmos, el equipo científico trabajó con decenas de miles de imágenes de retina previamente evaluadas por oftalmólogos, obtenidas tanto de bases de datos públicas como de instituciones sanitarias argentinas.
Uno de los principales desafíos consistió en desarrollar modelos capaces de reconocer la enfermedad utilizando imágenes obtenidas con distintos equipos, condiciones de iluminación y características de los pacientes.
“No queríamos construir un modelo que funcionara solamente con un retinógrafo específico. Necesitábamos que aprendiera a reconocer la enfermedad incluso cuando las imágenes provenían de hospitales con equipos y condiciones de captura muy distintas”, explicó el investigador.
Quequén integra una red pionera
Actualmente, Retinar funciona en tres centros de salud de la provincia de Buenos Aires: el Hospital de Enfermedades Crónicas No Transmisibles Julieta Lanteri, de Tandil; el Hospital de Alta Complejidad El Cruce, de Florencio Varela; y el Hospital José Irurzun, de Quequén.
La implementación simultánea permitió validar el funcionamiento de la plataforma en condiciones reales de atención y consolidar una red de centros que incorporan inteligencia artificial como herramienta de apoyo al diagnóstico.
En el Hospital Julieta Lanteri ya fueron evaluados 269 pacientes, de los cuales el 25,7 por ciento presentó signos compatibles con retinopatía diabética que requerían una evaluación prioritaria.
En tanto, la plataforma acompañó el análisis de 77 pacientes en el Hospital El Cruce y de 46 pacientes en el Hospital José Irurzun, manteniendo en estas primeras implementaciones una sensibilidad del 100 por ciento para detectar los casos que requerían derivación especializada.
Un paso hacia una medicina más accesible
La incorporación de herramientas de inteligencia artificial como Retinar busca ampliar el acceso al diagnóstico temprano en lugares donde la disponibilidad de especialistas suele ser limitada.
Las dificultades para obtener turnos, las distancias geográficas y la concentración de oftalmólogos en grandes centros urbanos hacen que muchas personas con diabetes no realicen los controles periódicos recomendados.
Con este desarrollo, investigadores argentinos lograron convertir años de investigación científica en una herramienta concreta que ya forma parte de la atención sanitaria y que promete mejorar la prevención de una enfermedad que continúa siendo una de las principales causas de pérdida visual en el país.
