La retinopatía diabética es la principal causa de pérdida visual e irreversible en adultos; puede avanzar durante años sin síntomas pero un diagnóstico oportuno permite tratamientos capaces de evitar complicaciones.
Frente a esto, investigadores del CONICET y de la Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires (UNICEN) lanzaron hace más de una década una investigación que dio nacimiento a Retinar: la plataforma argentina de teleoftalmología que utiliza Inteligencia Artificial (IA) para ampliar el acceso al control y optimizar el trabajo de los equipos de salud.
El desarrollo nació en el Instituto de Investigación en Plasmas Densos y sus Aplicaciones (PLADEMA), de la Facultad de Ciencias Exactas de la UNICEN, liderado por el investigador del CONICET José Ignacio Orlando.
En articulación con el Servicio de Oftalmología del Hospital de Alta Complejidad en Red El Cruce el proyecto busca facilitar la detección temprana de personas con riesgo de complicaciones visuales asociadas a la diabetes. “Entendimos que un buen algoritmo era clave, pero que debía ser el punto de partida para ofrecer una herramienta integrable al sistema sanitario argentino”, explica Orlando.
Un problema silencioso que exige detección temprana
La retinopatía diabética es una complicación producida por el daño que los niveles elevados de glucosa generan sobre los vasos sanguíneos de la retina. En sus primeras etapas puede evolucionar sin afectar la visión, por lo que muchas personas desconocen que presentan lesiones hasta que el deterioro visual ya resulta irreversible. Por este motivo, las guías clínicas recomiendan controles periódicos.
Sin embargo, la concentración de especialistas en grandes centros urbanos, las dificultades para acceder a turnos, las distancias geográficas y la limitada capacidad de algunos servicios reducen la cobertura.
Frente a ese escenario, Orlando destaca que “la teleoftalmología surgió como una estrategia para acercar el estudio a los pacientes. Como son imágenes no invasivas te permite llevar el control a centros de atención primaria u hospitales, haciendo las fotos y enviándolas a especialistas para que las evalúen remotamente”.
Ciencia para fortalecer la teleoftalmología
Ese modelo, sin embargo, presenta desafíos. A medida que aumenta la cantidad de centros que capturan imágenes, crece el volumen de estudios que deben analizar los oftalmólogos. Además, una fotografía desenfocada o de baja calidad puede obligar a tener que repetir el estudio.
“Además de generar un modelo capaz de tamizar los casos necesitábamos controlar la calidad de las imágenes”, recuerda el investigador. Para lograrlo, el equipo desarrolló modelos de Inteligencia Artificial (IA) capaces de verificar automáticamente la calidad de las retinografías, identificar estudios con signos compatibles con una retinopatía diabética y asistir en la organización de los controles, manteniendo siempre la decisión clínica en manos del especialista.
El entrenamiento de esos modelos implicó utilizar decenas de miles de imágenes de fondo de ojo previamente evaluadas por oftalmólogos. Además, el equipo desarrolló estrategias de preprocesamiento para uniformar las imágenes y reducir las diferencias que podían afectar el rendimiento de los algoritmos.
Aunque Retinar comenzó a tomar forma como proyecto entre 2019 y 2020. “Retinar es el resultado de muchos años . Cada publicación, cada colaboración internacional y cada nuevo algoritmo fueron aportando conocimientos que después pudimos integrar en esta herramienta ”, señala el investigador.
Una herramienta con IA para asistir, no para reemplazar
Retinar permite que personal de salud capacitado capture retinografías en hospitales, centros de atención primaria o campañas sanitarias. Antes de que las imágenes sean enviadas al centro de lectura, la plataforma analiza automáticamente su calidad con el algoritmo desarrollado por el equipo, incluyendo mecanismos de explicabilidad que guían al técnico a reconocer qué mejoras necesita la imagen. Luego clasifica los estudios según el riesgo de presentar retinopatía diabética referible, lo que permite priorizar aquellos casos que requieren una evaluación más rápida por parte del oftalmólogo.
La decisión clínica, sin embargo, continúa siempre en manos del especialista. Este esquema combina la capacidad de procesamiento de la IA con la experiencia médica.
Del laboratorio al sistema de salud y a una empresa de base tecnólógica
El crecimiento de Retinar fue acompañado por programas de financiamiento de investigación e innovación tecnológica. Hoy la plataforma forma parte de la atención en el Hospital de Enfermedades Crónicas No Transmisibles Julieta Lanteri de Tandil, el Hospital de Alta Complejidad en Red El Cruce, en Florencio Varela, y el Hospital José Irurzun de Necochea. Solo en Tandil ya fueron evaluados 269 pacientes. En los otros dos nodos, Retinar acompañó la evaluación de 77 pacientes en el Hospital El Cruce y 46 en el Hospital Irurzun, manteniendo una sensibilidad del 100 por ciento para la detección de casos de riesgo.
En el Hospital Julieta Lanteri el impacto fue inmediato. “Retinar nos permitió recuperar el gold standard en el abordaje de una patología prevalente como la diabetes”, sostiene Martina Iparraguirre, directora de la institución. “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. Retinar nos permitió volver a garantizar ese estándar de atención”, explica.
Con su implementación el hospital fortaleció su red de derivación y comenzó a generar nuevas líneas de investigación clínica. En 2025, ese recorrido culminó en la constitución de Retinar S.A.S., una empresa de base tecnológica y spin-off de la UNICEN, creada por investigadores del CONICET junto con especialistas clínicos. Lejos de representar un punto final, esta nueva etapa busca brindar sostenibilidad al desarrollo, facilitar su implementación en instituciones de salud y convertir los desafíos que surgen durante el uso cotidiano de la plataforma en nuevas preguntas de investigación.
Actualmente, el equipo trabaja en nuevas líneas científicas vinculadas con modelos de inteligencia artificial capaces de asistir la elaboración de informes oftalmológicos, incorporar nuevas enfermedades y ampliar las capacidades diagnósticas de la plataforma.
Fuente: Área de Comunicación CCT CONICET Tandil
