Científicos argentinos crearon Retinar: usan IA para la detección precoz de enfermedades de la vista
Es una plataforma que utiliza IA y machine learning para asistir a los oftalmólogos en la detección de retinopatía diabética y glaucoma, dos patologías prevenibles que provocan ceguera
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Tanto la retinopatía diabética como el glaucoma son enfermedades que al principio no presentan síntomas, pero su avance puede desencadenar la pérdida de la visión. Cumplir con un chequeo oftalmológico anual podría detectar a tiempo estas patologías y retrasar su progresión. Sin embargo, existen barreras para que la mayoría de la población acceda a estos estudios, ya sea por falta de oftalmólogos o equipamiento en algunas zonas del país, o dificultades económicas y de acceso a centros de salud especializados.
Para salvar esa brecha, investigadores locales desarrollaron una herramienta de inteligencia artificial, que asiste a los oftalmólogos en el análisis de estudios de retina para detectar precozmente ambas patologías.
Se trata de Retinar, una plataforma que utiliza IA para el reconocimiento de imágenes y machine learning para detectar con precisión signos de las enfermedades de la retina más prevalentes, ahorrando tiempos y costos a los sistemas de salud.
Cómo funciona Retinar
La plataforma es capaz de analizar en cuestión de segundos y con un “ojo clínico” experto cientos de miles de retinografías y marcar aquellas que presentan signos de daño para que sean evaluadas por oftalmólogos en forma remota. “No requiere equipamiento costoso, ya que se integra al existente, y puede ser utilizada por personal no médico con un breve entrenamiento previo”, señaló Ignacio Orlando, investigador del Conicet especialista en IA y líder del proyecto.
“La plataforma analiza las imágenes de retinogramas y cada estudio nutre al algoritmo para que aprenda a detectar anomalías con mayor precisión. Cuanto más lo usamos, mejor funciona”, explicó el científico. “Además de brindar un informe con el análisis de la imagen para los médicos, también envía los resultados al paciente, con la recomendación de consultar a un oftalmólogo o un recordatorio para realizarse un chequeo al año siguiente si todo salió bien”, agregó.
La solución ya se está implementando a nivel piloto en hospitales bonaerenses, a partir de un acuerdo con el Ministerio de Salud de esa provincia. La idea es conseguir financiamiento para poder escalarla y ofrecerla a otras provincias, municipios, obras sociales, prepagas y clínicas oftalmológicas.
Del laboratorio a la startup
La idea de Retinar nació en 2013 cuando Orlando, ingeniero en sistemas, hacía un doctorado en la Universidad Nacional de Tandil, usando herramientas tecnológicas para el diagnóstico de tumores cerebrales.
A partir de este trabajo, obtuvo una beca para especializarse en Francia en machine learning, focalizándose en el análisis de imágenes de retina. Y luego hizo un posdoctorado en oftalmología e inteligencia artificial en la Universidad de Viena.
Con todos estos pergaminos, no se quedó en Europa, sino que decidió volver a la Argentina y aplicar para la carrera de Investigador Científico del Conicet, con la premisa de no sólo publicar sus hallazgos, sino convertirlos en soluciones concretas a los problemas de salud visual.
En este camino, se encontró con la oftalmóloga Mercedes Leguía, jefa de Oftalmología del Hospital de Alta Complejidad El Cruce, en Florencio Varela, y con Ignacio Larrabide, investigador del Conicet y especialista en imágenes médicas. Así se conformó el equipo fundador de Retinar, al que luego se sumaron los ingenieros Lucas Telesco y Franco Arellano, ambos investigadores becarios del Conicet.
“El primer paso para crear la plataforma fue diseñar los algoritmos”, comentó Orlando. Para esto el equipo consiguió en 2021 un subsidio del (ex) ministerio de Producción, con fondos del programa PICT-Startup, eliminado por el actual gobierno.
En 2022, obtuvieron el Premio Anual de la Academia Nacional de Medicina, que les permitió iniciar los trámites ante la ANMAT (el organismo regulador de Alimentos y Medicamentos). Al año siguiente les fue otorgado el premio “Transformar Salud” organizado por la Fundación Garrahan y el laboratorio Roche, que les posibilitó terminar el desarrollo de un primer prototipo.
En 2024, obtuvieron un ANR (aporte no reembolsable) del Fondo de Innovación Tecnológica de Buenos Aires (FITBA), y a partir de allí lograron un acuerdo con el ministerio de Salud bonaerense para empezar a implementar el proyecto en algunos hospitales, como el Julieta Lanteri de Tandil y el hospital El Cruce.
Finalmente en 2025 resultaron ganadores del Concurso “Soluciones Innovadoras” del Banco Nación, cuyos fondos serán usados para los trámites regulatorios y de habilitaciones.
Tecnología para la salud
Hasta el momento, la plataforma procesó imágenes de más de 300 pacientes, que a su vez fueron revisadas por oftalmólogos, sin registrar falsos negativos (es decir, casos en los que la herramienta no haya detectado algo que sí estaba presente). Se detectaron ocho casos de lesiones oculares que fueron derivados para su tratamiento.
Actualmente, la retinopatía diabética es la principal causa de pérdida visual no recuperable en adultos, siendo responsable de un 10% de nuevos casos de ceguera cada año. Esta enfermedad se produce por el crecimiento anormal de los vasos sanguíneos de la retina, debido a niveles altos de azúcar en sangre. Inicialmente, la enfermedad es asintomática, pero, si no existe un adecuado control de la glucemia y exámenes oftalmológicos periódicos, puede llevar a la ceguera.
El glaucoma, que se produce por un aumento de la presión intraocular, también está asociado a enfermedades como la diabetes y la hipertensión. Al principio tampoco da síntomas, por lo que es fundamental -sobre todo en personas con antecedentes de diabetes e hipertensión-, hacerse controles oftalmológicos preventivos.
Retinar es una herramienta que sin reemplazar a los profesionales, agiliza y facilita los controles oftalmológicos. “Por ahora queremos centrarnos en el área de salud visual, pero este tipo de desarrollos que usan IA para analizar imágenes se podrían aplicar a otras patologías. De hecho estamos trabajando con investigadores que están desarrollando una herramienta similar para detectar tumores cancerígenos”, comentó Orlando.
En cuanto a los planes para este año, el emprendedor adelantó que están “buscando fondos internacionales para sostener el proyecto y poder exportar esta solución a otros países”.
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