Un equipo de investigadores de la Universidad de Tohoku, en Japón, ha desarrollado un modelo de inteligencia artificial que estima el desgaste biológico de la retina a partir de imágenes del fondo de ojo y puede identificar personas con mayor riesgo de padecer diabetes, enfermedades cardíacas o antecedentes de ictus. Los resultados fueron publicados en la revista Communications Medicine.
La técnica se apoya en algo que ya forma parte de las revisiones oftalmológicas habituales: la fotografía del fondo de ojo. Es un procedimiento no invasivo, rápido y accesible, lo que lo convierte en una herramienta especialmente útil para detectar riesgos sistémicos antes de que aparezcan síntomas visibles.
El modelo fue entrenado con más de 50.000 imágenes retinianas. Su función es calcular la edad biológica de la retina de cada paciente y compararla con su edad cronológica. Cuando la retina aparece más envejecida de lo esperado, esa diferencia se asocia estadísticamente a condiciones como la diabetes, las dolencias cardíacas o haber sufrido un ictus previo, incluso en ausencia de diagnósticos previos.
«Las imágenes del fondo de ojo son fáciles de obtener y no invasivas, por lo que incorporarlas en las revisiones habituales podría facilitar una detección temprana de riesgos de salud sistémica», explicó la profesora Toru Nakazawa, investigadora principal del estudio. Según el equipo, añadir este análisis al flujo de atención médica actual no alteraría los protocolos existentes, sino que aportaría información predictiva adicional.
La idea de que el ojo puede reflejar el estado general del organismo no es nueva para la medicina, pero la aplicación de la IA a imágenes de retina permite hacerlo de forma sistemática y a gran escala. Un especialista puede detectar signos de algunas enfermedades en una revisión de fondo de ojo, pero un modelo entrenado con decenas de miles de casos identifica patrones que escapan a la observación directa.
El siguiente paso del equipo es un estudio de seguimiento con más de 10.000 participantes durante al menos tres años. El objetivo es comprobar si la edad retiniana predice el desarrollo futuro de enfermedades cardiovasculares u otras afecciones, no solo su presencia actual. Si los resultados lo confirman, la técnica podría integrarse como marcador de riesgo en chequeos médicos periódicos.
El avance llega en un momento en que la detección precoz ocupa buena parte de la investigación médica. La búsqueda de biomarcadores no invasivos para anticiparse a enfermedades crónicas gana peso en la agenda científica, como muestra también el estudio sobre el aumento del cáncer testicular entre hombres jóvenes publicado en noticias.madrid, que apunta igualmente a la necesidad de diagnóstico temprano.
Para el sistema sanitario, el valor de herramientas como esta está en que la fotografía de fondo de ojo es una prueba barata, extendida y sin efectos secundarios. Integrar el análisis de IA en ese proceso permitiría evaluar el riesgo de miles de pacientes sin añadir costes apreciables. Iniciativas de salud pública como la Carrera de la Mujer contra el cáncer, que este año reunirá a 38.000 participantes en Madrid el 10 de mayo, reflejan el interés social por la prevención y la concienciación sobre enfermedades graves.
Es una estimación del desgaste biológico de la retina a partir de imágenes del fondo de ojo. El modelo, entrenado con más de 50.000 fotografías, compara la apariencia de la retina del paciente con la de personas sanas de distintas edades y calcula cuántos años aparenta tener esa retina.
El estudio encontró asociaciones entre una retina más envejecida de lo esperado y la presencia de diabetes, enfermedades cardíacas y antecedentes de ictus. No es un diagnóstico definitivo, sino una señal de riesgo que requiere confirmación con pruebas adicionales.
No. La fotografía del fondo de ojo es rápida, no invasiva y sin efectos secundarios. Ya se realiza en controles oftalmológicos habituales, lo que facilita incorporar el análisis de IA sin modificar los protocolos médicos existentes.
El equipo de Tohoku planea un seguimiento de más de 10.000 personas durante al menos tres años para validar la capacidad predictiva del sistema. Si los resultados lo confirman, podría integrarse como marcador de riesgo en chequeos periódicos, aunque el plazo dependerá de la validación regulatoria en cada país.
La investigación fue llevada a cabo por un equipo de la Universidad de Tohoku (Japón) liderado por la profesora Toru Nakazawa. Los resultados fueron publicados en la revista científica Communications Medicine.
