Por Ana Sofía Leyva Márquez | Ciencia Amateur
Autor revisor Jorge Valdez García
Cada año, millones de personas pierden la vista por enfermedades que pudieron detectarse a tiempo. Esto es especialmente grave, pues la Organización Mundial de la Salud (OMS) estima que 1,000 millones de casos de ceguera son prevenibles [1].
Una de las principales causas de la pérdida de la vista es la retinopatía diabética, vinculada directamente a la pérdida de agudeza visual. Un estudio muestra que, la mayoría de los pacientes que llegan con gran pérdida visual, presentan retinopatía proliferativa en estadios avanzados, asociada a mal control glucémico y más de 10 años de evolución de diabetes [2].
Además, esta enfermedad también afecta la visión al favorecer el ojo seco y una menor sensibilidad corneal [3].
Frente a esto, nació el algoritmo de inteligencia artificial llamado IDX-DR, el primer sistema autónomo aprobado por la FDA para detectar retinopatía diabética sin necesidad de un médico presente. Lo que hace es tomar y analizar fotografías del fondo de ojo en atención primaria, y en segundos decide si el paciente requiere un oftalmólogo [4].
Esto muestra cómo la tecnología inteligente puede apoyar a los profesionales médicos al actuar, decidir y prevenir.
¿Qué es la retinopatía diabética?
La retinopatía diabética es la causa más común de ceguera prevenible en adultos. Se trata de una complicación de la diabetes en la cual los vasos sanguíneos de la retina se dañan progresivamente. El mayor problema es que es muy silenciosa: cuando aparecen síntomas, el daño ya está hecho, por lo que el diagnóstico oportuno es clave.
De acuerdo a la OMS, desde el 2019, casi 1,000 millones de personas viven con una deficiencia visual que pudo haberse prevenido. En la mayoría de los casos, no es por falta de tratamiento, sino por un diagnóstico tardío.
En zonas rurales y/o de bajos recursos, donde escasean especialistas en salud visual, resulta difícil detectar estas enfermedades antes de que sea demasiado tarde.
En México, un estudio realizado en el 2021, encontró que el 27.5% de las personas con diabetes mellitus tipo 2 tenían retinopatía diabética, una cifra alarmante considerando que México presenta una de las tasas más altas de diabetes en América Latina. [1,5]
IA a la vista
El sistema IDX-DR, desarrollado por Digital Diagnostics en 2018, es un sistema autónomo que integra una computadora con cámara especial y software de diagnóstico.
Esta tecnología analiza fotografías del fondo de ojo y determina si existe retinopatía diabética. En otras palabras, funciona como un “oftalmólogo en miniatura” que en segundos decide si el paciente debe acudir a un especialista.
Su eficacia se debe al aprendizaje automático, pues fue entrenado con miles de imágenes médicas previamente etiquetadas. Esto le permite reconocer con precisión los signos de la enfermedad. Además, es sencillo de usar: solo ofrece dos resultados: “referir al especialista” o “seguir en vigilancia,” lo que posibilita que personal no especializado lo emplee sin necesidad de un oftalmólogo en la evaluación inicial [4].
Tecnología inteligente como asistente
La inteligencia artificial no busca sustituir médicos, sino ser un aliado que hace más eficiente su trabajo al proporcionar datos rápidos, precisos y accesibles. El IDX-DR actúa como filtro al detectar daño retiniano antes de los síntomas y definir quién requiere atención oftalmológica, permitiendo tratamientos oportunos y reduciendo la carga de trabajo, pues puede ser utilizado por personal de salud capacitado.
Pero esto es solo el inicio: actualmente ya existen algoritmos capaces de identificar glaucoma y degeneración macular relacionada a la edad, además de personalizar tratamientos mediante el análisis de grandes bases de datos, prediciendo qué terapia funcionará mejor para cada paciente y evitando errores pasados.[4,8]
En cirugía, la IA mejora la precisión y rapidez en operaciones como cataratas, disminuyendo complicaciones y optimizando la visión. También se emplea en forma de realidad virtual para entrenar a médicos sin que pacientes reales corran riesgos
Asimismo, últimamente se impulsa la teleoftalmología: con cámaras portátiles conectadas a celulares, se toman imágenes del ojo, que sistemas de IA analizan para detectar enfermedades como retinopatía diabética. Esto permite llevar atención a zonas rurales y marginadas, donde antes era difícil acceder a un oftalmólogo. [4,6,7]
¿Veremos mejor gracias a la IA?
En los últimos años se han desarrollado tecnologías que permitirán tomar una foto con el teléfono móvil, enviarla a una aplicación y recibir un diagnóstico ocular. Esto posibilitará detectar enfermedades como la retinopatía diabética de forma rápida, precisa y sin salir de casa, además de facilitar el seguimiento remoto, ahorrando tiempo al paciente y al sistema de salud [9].
Otra promesa son los lentes de contacto inteligentes (SCL), capaces de realizar monitoreo ocular continuo, no invasivo y en tiempo real. Estos dispositivos analizan el líquido lagrimal para detectar cambios en la presión intraocular, glucosa o signos tempranos de glaucoma y retinopatía diabética, e incluso administrar medicamentos de manera inalámbrica.
Aunque aún siguen en perfeccionamiento, estas tecnologías podrían no sólo diagnosticar, sino también prevenir complicaciones gracias a su vigilancia constante [10]. En conjunto, estas herramientas de IA impulsarán una participación más activa del paciente en su diagnóstico, tratamiento y monitoreo, promoviendo su autonomía y el autocuidado de la salud visual.
La IA está cambiando el rumbo de la oftalmología. Con herramientas como el IDX-DR, ya no es necesario esperar a que aparezcan los síntomas para actuar. Ahora es posible diagnosticar y prevenir la ceguera desde una consulta general, una comunidad rural o incluso desde casa.
Esta tecnología no busca reemplazar al especialista, sino darle más tiempo y mejores herramientas para cuidar la visión de todos. El futuro se ve prometedor, y gracias a la IA, también será más claro.
Referencias
- Noncommunicable Diseases, Rehabilitation and Disability (NCD). World report on vision. Published 8 de octubre de 2019.
- Valdez-Garcia, J. (2005). Riesgo de pérdida visual en pacientes con retinopatía diabética.
- Carlos Guerrero Acosta, J., E Ruiz Lozano, R., M Gonzalez Madrigal, P., & Valdez Garcia, J. (2024). From Retina to Cornea: Quantifying the Impact of Diabetic Retinopathy on Dry Eye Disease and Corneal Sensitivity. IOVS Investigative Ophthalmology & Visual Science, 65, 2949.
- Abràmoff, M.D., Lavin, P.T., Birch, M. et al. Pivotal trial of an autonomous AI-based diagnostic system for detection of diabetic retinopathy in primary care offices. npj Digital Med 1, 39 (2018). https://doi.org/10.1038/s41746-018-0040-6
- Maeda-Gutiérrez V, Galván-Tejada CE, Cruz M, Galván-Tejada JI, Gamboa-Rosales H, García-Hernández A, Luna-García H, Gonzalez-Curiel I, Martínez-Acuña M. Risk-Profile and Feature Selection Comparison in Diabetic Retinopathy. J Pers Med. 2021 Dec 8;11(12):1327. doi: 10.3390/jpm11121327. PMID: 34945799; PMCID: PMC8705564.
- López Cabrera, M., & Valdéz García, J. E. (2019). Virtual reality in residents training. AES Annals Of Eye Science, 4. https://aes.amegroups.org/article/view/4977/html
- Olawade, D. B., Weerasinghe, K., Mathugamage, M. D. D. E., Odetayo, A., Aderinto, N., Teke, J., & Boussios, S. (2025). Enhancing Ophthalmic Diagnosis and Treatment with Artificial Intelligence. Medicina (Kaunas, Lithuania), 61(3), 433.
- Grzybowski, A., Peeters, F., Barão, R. C., Brona, P., Rommes, S., Krzywicki, T., Stalmans, I., & Jacob, J. (2025). Evaluating the efficacy of AI systems in diabetic retinopathy detection: A comparative analysis of Mona DR and IDx-DR. Acta ophthalmologica, 103(4), 388–395.
- Swaminathan, U., & Daigavane, S. (2024). Unveiling the Potential: A Comprehensive Review of Artificial Intelligence Applications in Ophthalmology and Future Prospects. Cureus, 16(6), e61826.
- Kazanskiy, N. L., Khonina, S. N., & Butt, M. A. (2023). Smart Contact Lenses-A Step towards Non-Invasive Continuous Eye Health Monitoring. Biosensors, 13(10), 933.
Autora
Ana Sofía Leyva Márquez. Estudiante de sexto año de Medicina en el Tecnológico de Monterrey. Originaria de Chihuahua, ha desarrollado interés en la investigación en oftalmología e inteligencia artificial aplicada a la salud. Actualmente colabora en proyectos clínicos y de divulgación científica orientados a la innovación tecnológica en medicina.
Revisor
Este artículo fue supervisado por Jorge Valdez García, líder de la Unidad de Investigación e Innovación Educativa en Ciencias de la Salud, del Institute for the Future of Education (IFE) del Tec de Monterrey. Es miembro del Sistema Nacional de Investigadores y de la Academia Mexicana de Cirugía.
