Cómo funciona Retinar, la inteligencia artificial del CONICET que ayuda a detectar la retinopatía diabética
La plataforma argentina de teleoftalmología controla la calidad de las retinografías y ordena los estudios según el riesgo para que los oftalmólogos revisen primero los casos de mayor riesgo. Ya funciona en hospitales de Tandil, Florencio Varela y Necochea.
La plataforma argentina de teleoftalmología controla la calidad de las retinografías y ordena los estudios según el riesgo para que los oftalmólogos revisen primero los casos de mayor riesgo. Ya funciona en hospitales de Tandil, Florencio Varela y Necochea.
Retinar es una plataforma argentina de teleoftalmología que usa inteligencia artificial para ampliar el acceso al control de la retinopatía diabética. La desarrolló, en el Instituto de Investigación en Plasmas Densos y sus Aplicaciones (PLADEMA) de la Facultad de Ciencias Exactas de la Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires (UNCPBA), un equipo del CONICET y de esa universidad liderado por el investigador del CONICET José Ignacio Orlando. Ya forma parte de la atención en hospitales de Tandil, Florencio Varela y Necochea.
La retinopatía diabética es la principal causa de pérdida visual prevenible e irreversible en personas adultas en edad productiva y, a nivel mundial, afecta aproximadamente al 25 por ciento de las personas con diabetes. Es una complicación producida por el daño que los niveles elevados de glucosa generan sobre los vasos sanguíneos de la retina, y en sus primeras etapas puede avanzar sin síntomas. Por eso las guías clínicas recomiendan controles oftalmológicos periódicos para todas las personas con diabetes, pero esos controles no siempre se hacen: los especialistas se concentran en grandes centros urbanos, los turnos cuestan y las distancias pesan.
Cómo funciona
La teleoftalmología propone acercar el estudio al paciente. «Como son imágenes no invasivas que pueden ser capturadas por personal capacitado, no necesariamente oftalmólogos, te permite llevar el control a centros de atención primaria u hospitales generales, haciendo las fotos y enviándolas después a especialistas para que las evalúen remotamente», explicó Orlando.
Ese modelo tiene un límite: cuantos más centros capturan imágenes, más estudios se acumulan para los oftalmólogos. Y una foto desenfocada puede obligar a repetir el estudio cuando el paciente ya se fue. Retinar trabaja sobre esos dos puntos. Personal de salud capacitado toma la retinografía; antes de enviarla al centro de lectura, la plataforma analiza automáticamente su calidad y le indica al técnico qué mejoras necesita la imagen. Después clasifica los estudios según el riesgo de presentar retinopatía diabética referible, la que necesita de manera urgente algún tipo de tratamiento, para priorizar los casos que requieren una evaluación más rápida.
La decisión clínica queda siempre en manos del especialista: los oftalmólogos revisan las imágenes priorizadas, confirman o descartan los hallazgos y elaboran el informe. El esquema se conoce como human-in-the-loop. «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.
Los modelos se entrenaron con decenas de miles de imágenes de fondo de ojo previamente evaluadas por oftalmólogos, de bases públicas y locales, tomadas con cámaras, iluminaciones y poblaciones diferentes. «No queríamos construir un modelo que funcionara solamente con un retinógrafo específico», dijo el investigador.
Qué logró
La plataforma funciona en el Hospital de Enfermedades Crónicas No Transmisibles Julieta Lanteri de Tandil, en el Hospital de Alta Complejidad en Red El Cruce, de Florencio Varela, y en el Hospital José Irurzun de Necochea. Según informó el CONICET a fines de julio, solo en Tandil fueron evaluados 269 pacientes, y el 25,7 por ciento presentó signos compatibles con retinopatía diabética referible, es decir, con riesgo de complicaciones visuales que requerían una evaluación oftalmológica prioritaria. En los otros dos nodos, Retinar acompañó la evaluación de 77 pacientes en El Cruce y 46 en el Irurzun, con una sensibilidad del 100 por ciento para la detección de casos de riesgo en esas implementaciones iniciales.
«Retinar nos permitió recuperar el gold standard en el abordaje de una patología prevalente como la diabetes», sostuvo Martina Iparraguirre, directora del Hospital Julieta Lanteri. «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», agregó.
De la investigación a la empresa
Retinar empezó a tomar forma como proyecto entre 2019 y 2020, sobre la base de años de investigación de Orlando en análisis automático de imágenes de retina, durante su doctorado, en colaboraciones en Francia y Bélgica y en su postdoctorado en Austria. El equipo lo completan el investigador del CONICET Ignacio Larrabide y los becarios doctorales Lucas Telesco y Franco Arellano, en articulación con el Servicio de Oftalmología del Hospital El Cruce, a cargo de la oftalmóloga Mercedes Leguía.
En 2025 se constituyó Retinar S.A.S., una empresa de base tecnológica y spin-off de la UNCPBA, creada por investigadores del CONICET junto con especialistas clínicos. El equipo trabaja ahora en modelos que asistan la elaboración de informes oftalmológicos y en sumar nuevas enfermedades a la plataforma. «Retinar nació para resolver un problema muy específico, pero el trabajo recién empieza», afirmó Orlando.
Los resultados técnicos del desarrollo fueron publicados en revistas y congresos internacionales.