{"id":181479,"date":"2025-12-05T16:16:28","date_gmt":"2025-12-05T22:16:28","guid":{"rendered":"https:\/\/tecscience.tec.mx\/es\/?post_type=divulgacion-ciencia&p=181479"},"modified":"2025-12-08T18:30:08","modified_gmt":"2025-12-09T00:30:08","slug":"inteligencia-artificial-y-retinopatia-diabetica","status":"publish","type":"divulgacion-ciencia","link":"https:\/\/tecscience.tec.mx\/es\/divulgacion-ciencia\/inteligencia-artificial-y-retinopatia-diabetica\/","title":{"rendered":"Un algoritmo ‘con ojo cl\u00ednico’ que previene la ceguera asociada a diabetes tipo 2"},"content":{"rendered":"\n

Por Ana Sof\u00eda Leyva M\u00e1rquez<\/strong> | Ciencia Amateur<\/strong>
Autor revisor Jorge Valdez Garc\u00eda<\/a> <\/p>\n\n\n\n

Cada a\u00f1o, millones de personas pierden la vista por enfermedades que pudieron detectarse a tiempo. Esto es especialmente grave, pues la Organizaci\u00f3n Mundial de la Salud (OMS) estima que 1,000 millones de casos de ceguera son prevenibles<\/strong> [1]. <\/p>\n\n\n\n

Una de las principales causas de la p\u00e9rdida de la vista es la retinopat\u00eda diab\u00e9tica, vinculada directamente a la p\u00e9rdida de agudeza visual<\/strong>. Un estudio<\/a> muestra que, la mayor\u00eda de los pacientes que llegan con gran p\u00e9rdida visual, presentan retinopat\u00eda proliferativa en estadios avanzados, asociada a mal control gluc\u00e9mico y m\u00e1s de 10 a\u00f1os de evoluci\u00f3n de diabetes<\/strong> [2]. <\/p>\n\n\n\n

Adem\u00e1s, esta enfermedad tambi\u00e9n afecta la visi\u00f3n al favorecer el ojo seco y una menor sensibilidad corneal [3].<\/p>\n\n\n\n

Frente a esto, naci\u00f3 el algoritmo de inteligencia artificial llamado IDX-DR, el primer sistema aut\u00f3nomo aprobado por la FDA para detectar retinopat\u00eda diab\u00e9tica sin necesidad de un m\u00e9dico presente<\/strong>. Lo que hace es tomar y analizar fotograf\u00edas del fondo de ojo en atenci\u00f3n primaria, y en segundos decide si el paciente requiere un oftalm\u00f3logo [4]. <\/p>\n\n\n\n

Esto muestra c\u00f3mo la tecnolog\u00eda inteligente puede apoyar a los profesionales m\u00e9dicos al actuar, decidir y prevenir. <\/p>\n\n\n\n

\u00bfQu\u00e9 es la retinopat\u00eda diab\u00e9tica<\/strong>?<\/h2>\n\n\n\n

La retinopat\u00eda diab\u00e9tica es la causa m\u00e1s com\u00fan de ceguera prevenible en adultos<\/strong>. Se trata de una complicaci\u00f3n de la diabetes en la cual los vasos sangu\u00edneos de la retina se da\u00f1an progresivamente. El mayor problema es que es muy silenciosa: cuando aparecen s\u00edntomas, el da\u00f1o ya est\u00e1 hecho<\/strong>, por lo que el diagn\u00f3stico oportuno es clave.<\/p>\n\n\n\n

De acuerdo a la OMS, desde el 2019, casi 1,000 millones de personas viven con una deficiencia visual<\/strong> que pudo haberse prevenido. En la mayor\u00eda de los casos, no es por falta de tratamiento, sino por un diagn\u00f3stico tard\u00edo. <\/p>\n\n\n\n

En zonas rurales y\/o de bajos recursos, donde escasean especialistas en salud visual, resulta dif\u00edcil detectar<\/strong> estas enfermedades antes de que sea demasiado tarde.<\/p>\n\n\n\n

En M\u00e9xico, un estudio realizado en el 2021, encontr\u00f3 que el 27.5% de las personas con diabetes mellitus tipo 2 ten\u00edan retinopat\u00eda diab\u00e9tica<\/strong>, una cifra alarmante considerando que M\u00e9xico presenta una de las tasas m\u00e1s altas de diabetes en Am\u00e9rica Latina. [1,5]<\/p>\n\n\n\n

IA a la vista<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

El sistema IDX-DR, desarrollado por Digital Diagnostics en 2018, es un sistema aut\u00f3nomo que integra una computadora con c\u00e1mara especial y software de diagn\u00f3stico.<\/p>\n\n\n\n

Esta tecnolog\u00eda analiza fotograf\u00edas del fondo de ojo y determina si existe retinopat\u00eda diab\u00e9tica. En otras palabras, funciona como un \u201coftalm\u00f3logo en miniatura\u201d que en segundos decide si el paciente debe acudir a un especialista.<\/p>\n\n\n\n

Su eficacia se debe al aprendizaje autom\u00e1tico, pues fue entrenado con miles de im\u00e1genes m\u00e9dicas previamente etiquetadas. Esto le permite reconocer con precisi\u00f3n los signos de la enfermedad. Adem\u00e1s, es sencillo de usar: solo ofrece dos resultados: \u201creferir al especialista\u201d o \u201cseguir en vigilancia,\u201d lo que posibilita que personal no especializado lo emplee sin necesidad de un oftalm\u00f3logo en la evaluaci\u00f3n inicial [4].<\/p>\n\n\n\n

Tecnolog\u00eda inteligente como asistente<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

La inteligencia artificial no busca sustituir m\u00e9dicos<\/strong>, sino ser un aliado que hace m\u00e1s eficiente su trabajo al proporcionar datos r\u00e1pidos, precisos y accesibles. El IDX-DR act\u00faa como filtro al detectar da\u00f1o retiniano antes de los s\u00edntomas<\/strong> y definir qui\u00e9n requiere atenci\u00f3n oftalmol\u00f3gica, permitiendo tratamientos oportunos y reduciendo la carga de trabajo, pues puede ser utilizado por personal de salud capacitado.<\/p>\n\n\n\n

Pero esto es solo el inicio: actualmente ya existen algoritmos capaces de identificar glaucoma<\/strong> y degeneraci\u00f3n macular relacionada a la edad, adem\u00e1s de personalizar tratamientos mediante el an\u00e1lisis de grandes bases de datos, prediciendo qu\u00e9 terapia funcionar\u00e1 mejor<\/strong> para cada paciente y evitando errores pasados.[4,8]<\/p>\n\n\n\n

En cirug\u00eda, la IA mejora la precisi\u00f3n y rapidez en operaciones como cataratas<\/strong>, disminuyendo complicaciones y optimizando la visi\u00f3n. Tambi\u00e9n se emplea en forma de realidad virtual para entrenar a m\u00e9dicos sin que pacientes reales corran riesgos<\/p>\n\n\n\n

Asimismo, \u00faltimamente se impulsa la teleoftalmolog\u00eda<\/strong>: con c\u00e1maras port\u00e1tiles conectadas a celulares, se toman im\u00e1genes del ojo, que sistemas de IA analizan para detectar enfermedades como retinopat\u00eda diab\u00e9tica. Esto permite llevar atenci\u00f3n a zonas rurales y marginadas, donde antes era dif\u00edcil acceder a un oftalm\u00f3logo. [4,6,7]<\/p>\n\n\n\n

\u00bfVeremos mejor gracias a la IA?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

En los \u00faltimos a\u00f1os se han desarrollado tecnolog\u00edas que permitir\u00e1n tomar una foto con el tel\u00e9fono m\u00f3vil, enviarla a una aplicaci\u00f3n y recibir un diagn\u00f3stico ocular. Esto posibilitar\u00e1 detectar enfermedades<\/strong> como la retinopat\u00eda diab\u00e9tica de forma r\u00e1pida, precisa y sin salir de casa<\/strong>, adem\u00e1s de facilitar el seguimiento remoto, ahorrando tiempo al paciente y al sistema de salud [9]. <\/p>\n\n\n\n

Otra promesa son los lentes de contacto inteligentes<\/strong> (SCL), capaces de realizar monitoreo ocular continuo, no invasivo y en tiempo real. Estos dispositivos analizan el l\u00edquido lagrimal<\/strong> para detectar cambios en la presi\u00f3n intraocular, glucosa o signos tempranos de glaucoma y retinopat\u00eda diab\u00e9tica, e incluso administrar medicamentos de manera inal\u00e1mbrica.<\/p>\n\n\n\n

Aunque a\u00fan siguen en perfeccionamiento<\/strong>, estas tecnolog\u00edas podr\u00edan no s\u00f3lo diagnosticar, sino tambi\u00e9n prevenir complicaciones gracias a su vigilancia constante [10]. <\/p>\n\n\n\n

En conjunto, estas herramientas de IA impulsar\u00e1n una participaci\u00f3n m\u00e1s activa del paciente<\/strong> en su diagn\u00f3stico, tratamiento y monitoreo, promoviendo su autonom\u00eda y el autocuidado de la salud visual.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

La IA est\u00e1 cambiando el rumbo de la oftalmolog\u00eda<\/strong>. Con herramientas como el IDX-DR, ya no es necesario esperar a que aparezcan los s\u00edntomas para actuar. Ahora es posible diagnosticar y prevenir la ceguera desde una consulta general, una comunidad rural o incluso desde casa. <\/p>\n\n\n\n

Esta tecnolog\u00eda no busca reemplazar al especialista<\/strong>, sino darle m\u00e1s tiempo y mejores herramientas para cuidar la visi\u00f3n de todos. El futuro se ve prometedor, y gracias a la IA, tambi\u00e9n ser\u00e1 m\u00e1s claro.<\/p>\n\n\n\n

Referencias<\/strong><\/h5>\n\n\n\n
    \n
  1. Noncommunicable Diseases, Rehabilitation and Disability  (NCD). World report on vision.<\/a> Published 8 de octubre de 2019.<\/li>\n\n\n\n
  2. Valdez-Garcia, J. (2005). Riesgo de p\u00e9rdida visual en pacientes con retinopat\u00eda diab\u00e9tica.<\/a><\/li>\n\n\n\n
  3. 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<\/a>. IOVS Investigative Ophthalmology & Visual Science<\/em>, 65<\/em>, 2949.<\/li>\n\n\n\n
  4. Abr\u00e0moff, M.D., Lavin, P.T., Birch, M. et al.<\/em> Pivotal trial of an autonomous AI-based diagnostic system for detection of diabetic retinopathy in primary care offices<\/a>. npj Digital Med<\/em> 1, 39 (2018). <\/li>\n\n\n\n
  5. Maeda-Guti\u00e9rrez V, Galv\u00e1n-Tejada CE, Cruz M, Galv\u00e1n-Tejada JI, Gamboa-Rosales H, Garc\u00eda-Hern\u00e1ndez A, Luna-Garc\u00eda H, Gonzalez-Curiel I, Mart\u00ednez-Acu\u00f1a M. Risk-Profile and Feature Selection Comparison in Diabetic Retinopathy<\/a>. J Pers Med. 2021 Dec 8;11(12):1327.<\/li>\n\n\n\n
  6. L\u00f3pez Cabrera, M., & Vald\u00e9z Garc\u00eda, J. E. (2019). Virtual reality in residents’ training. AES Annals Of Eye Science<\/em><\/a>, 4<\/em>.<\/li>\n\n\n\n
  7. 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<\/a>. Medicina (Kaunas, Lithuania)<\/em>, 61<\/em>(3), 433.<\/li>\n\n\n\n
  8. Grzybowski, A., Peeters, F., Bar\u00e3o, 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<\/a>. Acta ophthalmologica<\/em>, 103<\/em>(4), 388\u2013395.<\/li>\n\n\n\n
  9. Swaminathan, U., & Daigavane, S. (2024). Unveiling the Potential: A Comprehensive Review of Artificial Intelligence Applications in Ophthalmology and Future Prospects<\/a>. Cureus<\/em>, 16<\/em>(6), e61826.<\/li>\n\n\n\n
  10. Kazanskiy, N. L., Khonina, S. N., & Butt, M. A. (2023). Smart Contact Lenses-A Step towards Non-Invasive Continuous Eye Health Monitoring<\/a>. Biosensors<\/em>, 13<\/em>(10), 933.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n
    Autora<\/strong><\/h5>\n\n\n\n

    Ana Sof\u00eda Leyva M\u00e1rquez<\/strong>. Estudiante de sexto a\u00f1o de Medicina en el Tecnol\u00f3gico de Monterrey. Originaria de Chihuahua, ha desarrollado inter\u00e9s en la investigaci\u00f3n en oftalmolog\u00eda e inteligencia artificial aplicada a la salud. Actualmente colabora en proyectos cl\u00ednicos y de divulgaci\u00f3n cient\u00edfica orientados a la innovaci\u00f3n tecnol\u00f3gica en medicina.<\/p>\n\n\n\n

    Revisor <\/strong><\/h5>\n\n\n\n

    Este art\u00edculo fue supervisado por Jorge Valdez Garc\u00eda<\/a><\/strong>, l\u00edder de la Unidad de Investigaci\u00f3n e Innovaci\u00f3n Educativa en Ciencias de la Salud, del Institute for the Future of Education<\/a> (IFE) del Tec de Monterrey. Es miembro del Sistema Nacional de Investigadores y de la Academia Mexicana de Cirug\u00eda.<\/p>\n\n\n\n

    <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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