Retinar: la IA argentina que detecta la retinopatía diabética para evitar la ceguera

Tal y como ha publicado la prensa argentina, el equipo del CONICET y de la Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires lleva más de una década perfeccionando Retinar, una plataforma de teleoftalmología asistida por inteligencia artificial pensada para detectar a tiempo la retinopatía diabética. Cómo nosotros los clínicos sabemos bien, esta complicación avanza en silencio durante años y, cuando el paciente percibe los primeros síntomas, el daño sobre la retina acostumbra a ser ya difícil de revertir. Frente a ese reto asistencial, contar con un cribado accesible y descentralizado cambia por completo las reglas del juego para nuestros pacientes.

Una década después, un flujo pensado para el centro de salud

Lo interesante de Retinar no es solo el algoritmo, sino el recorrido que lo sostiene. El proyecto nació hace más de diez años en el Instituto de Investigación en Plasmas Densos y sus Aplicaciones (PLADEMA), liderado por el investigador del CONICET José Ignacio Orlando, junto a Ignacio Larrabide y los becarios doctorales Lucas Telesco y Franco Arellano, en articulación con el Servicio de Oftalmología del Hospital El Cruce que dirige Mercedes Leguía. En la práctica diaria, el flujo se parece mucho al que cualquier compañero de atención primaria podría soñar: el paciente acude al centro, un técnico capacitado le realiza una retinografía —una fotografía no invasiva de la parte posterior del ojo— y el modelo de IA analiza la imagen al instante, devolviendo una orientación clara. Si los hallazgos son compatibles con un control de rutina, el sistema sugiere repetir el estudio al año; si aparecen signos de preocupación, la imagen puede enviarse de forma remota al oftalmólogo para que elabore el informe y coordine el seguimiento.

Qué aporta al clínico y dónde encaja en nuestra práctica

El equipo lo explica con una idea que, a nuestro juicio, resume muy bien el espíritu del proyecto: un buen algoritmo es solo el punto de partida, porque lo que importa de verdad es que la herramienta dialogue con la diversidad de hospitales, equipos y formas de trabajo que ya existen. En nuestro contexto, donde la concentración de especialistas en grandes núcleos urbanos deja desatendidas amplias zonas, esta lógica de cribado descentralizado nos recuerda que la tecnología puede facilitar el acceso sin sustituir la supervisión clínica. La inteligencia artificial, en este caso, no reemplaza al oftalmólogo: filtra, prioriza y conecta, dejando que el profesional concentre su tiempo en los casos que verdaderamente lo requieren.

Lo que conviene tener presente antes de mirar los datos

Tampoco conviene perder de vista que, según las cifras recogidas por los medios que han cubierto el proyecto, la retinopatía diabética afecta aproximadamente al 25% de las personas con diabetes en el mundo y constituye la principal causa de pérdida visual prevenible e irreversible en adultos en edad productiva. La detección temprana marca la diferencia entre un tratamiento eficaz y un deterioro sin marcha atrás, y ahí es donde la promesa de Retinar resulta más elocuente: si la IA se diseña pensando en el flujo asistencial —y no al revés—, se convierte en una aliada para acortar distancias, reducir desigualdades en el cribado y devolver a tiempo a la consulta a quien más lo necesita.