Después de más de una década de investigación, un equipo de científicos del CONICET y de la Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires (UNCPBA) desarrolló Retinar, una plataforma de teleoftalmología que ayuda a detectar de manera temprana la retinopatía diabética, una enfermedad que puede provocar pérdida irreversible de la visión si no se diagnostica y trata a tiempo.
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. El mayor problema es que suele avanzar durante años sin presentar síntomas, pero un diagnóstico oportuno permite empezar con tratamientos para evitar gran parte de las complicaciones.
Con ese desafío como punto de partida, investigadores del Instituto de Investigación en Plasmas Densos y sus Aplicaciones (PLADEMA), de la Facultad de Ciencias Exactas de la UNCPBA, comenzaron hace más de diez años una línea de trabajo centrada en el análisis automatizado de imágenes de retina mediante inteligencia artificial.
El proyecto es liderado por el investigador del CONICET José Ignacio Orlando, quien trabaja junto a Ignacio Larrabide y a los becarios doctorales Lucas Telesco y Franco Arellano. En conjunto con el Servicio de Oftalmología del Hospital de Alta Complejidad en Red El Cruce, el equipo buscó desarrollar una herramienta que pudiera responder a una necesidad concreta del sistema sanitario argentino: facilitar la detección temprana de personas con riesgo de desarrollar complicaciones visuales asociadas a la diabetes y fortalecer los programas de teleoftalmología en hospitales y centros de salud.
“Desde el comienzo entendimos que un buen algoritmo era clave, pero que debía ser el punto de partida para ofrecer al final del camino una herramienta integrable al funcionamiento real del sistema sanitario argentino”, explicó Orlando.
De la investigación a una herramienta para hospitales
Aunque Retinar comenzó a tomar forma entre 2019 y 2020, sus bases científicas se construyeron durante años de investigaciones sobre el análisis de imágenes de retina, desarrolladas por Orlando tanto en Argentina como en colaboraciones internacionales en Francia, Bélgica y Austria.
Ese recorrido permitió desarrollar algoritmos capaces de detectar lesiones compatibles con retinopatía diabética, segmentar vasos sanguíneos, reconocer otras patologías oculares y, sobre todo, crear algoritmos capaces de funcionar sobre imágenes obtenidas en distintos contextos clínicos. Para entrenar esos modelos se utilizaron decenas de miles de fotografías de fondo de ojo previamente evaluadas por oftalmólogos y provenientes de bases de datos públicas y locales.
“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”, señaló Orlando.
Cómo funciona Retinar
La plataforma permite que personal de salud capacitado obtenga retinografías en hospitales, centros de atención primaria o campañas sanitarias, sin necesidad de que el paciente sea atendido necesariamente por un oftalmólogo. A su vez, el sistema utiliza inteligencia artificial para verificar automáticamente si la fotografía tiene la calidad suficiente para ser analizada y si detecta problemas, indica qué aspectos deben corregirse para evitar repetir estudios posteriormente.
Luego clasifica las imágenes según el riesgo de presentar retinopatía diabética que requiera tratamiento, priorizando los casos más urgentes para acelerar su evaluación. Sin embargo, la decisión médica nunca queda en manos de la IA. Los oftalmólogos revisan cada caso priorizado, confirman o descartan los hallazgos y elaboran el informe definitivo.
“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”, remarcó Orlando.
Resultados en hospitales argentinos
Retinar ya forma parte del trabajo cotidiano en el Hospital de Enfermedades Crónicas No Transmisibles Julieta Lanteri de Tandil, el Hospital de Alta Complejidad en Red El Cruce, en Florencio Varela, y el Hospital José Irurzun de Necochea.
En Tandil fueron evaluados 269 pacientes y el 25,7% presentó signos compatibles con retinopatía diabética que requerían atención prioritaria. En tanto, en las implementaciones realizadas en los hospitales El Cruce e Irurzun la plataforma acompañó la evaluación de otros 123 pacientes y alcanzó una sensibilidad del 100% para detectar los casos de riesgo.
Según Martina Iparraguirre, directora del Hospital Julieta Lanteri, la incorporación de la plataforma permitió recuperar un estándar de atención que las dificultades de acceso habían vuelto difícil de sostener. “Las guías de práctica clínica indican que todas las personas con diabetes deben realizar un control de salud visual, pero las dificultades de acceso habían generado una brecha entre lo deseable y lo posible. Retinar nos permitió volver a garantizar ese estándar de atención”, afirmó.
El próximo paso
El desarrollo derivó en 2025 en la creación de Retinar S.A.S., una empresa de base tecnológica surgida como spin-off de la UNCPBA, con el objetivo de facilitar la implementación de la plataforma en instituciones sanitarias y asegurar la continuidad del proyecto.
Mientras tanto, el equipo continúa investigando nuevas aplicaciones de inteligencia artificial para asistir la elaboración de informes oftalmológicos e incorporar otras enfermedades a la plataforma.
“Retinar nació para resolver un problema muy específico, pero el trabajo recién empieza. Cada implementación nos permite identificar nuevas necesidades y eso se transforma en nuevas preguntas científicas. Nuestro objetivo es seguir desarrollando herramientas que fortalezcan el sistema de salud y amplíen el acceso a diagnósticos oportunos”, concluyó Orlando.