La plataforma fue desarrollada por investigadores del CONICET y la UNCPBA y ya se utiliza en hospitales de distintas ciudades bonaerenses.
Investigadores del CONICET y la UNCPBA crearon la plataforma Retinar. Esta herramienta de teleoftalmología analiza imágenes de la retina para detectar complicaciones causadas por la diabetes. El sistema ayuda a identificar a tiempo los casos que requieren atención médica especializada.
La retinopatía diabética afecta al 25% de los pacientes diabéticos en el mundo. Además, representa una de las causas principales de pérdida de visión prevenible en adultos. Por esta razón, la detección temprana reduce el riesgo de sufrir daños irreversibles.
Funcionamiento de la herramienta
El estudio utiliza fotos del fondo del ojo llamadas retinografías. El personal de salud obtiene estas imágenes sin necesidad de dilatar la pupila. Cualquier centro de atención médica puede realizar el examen y enviar los archivos a un especialista.
La inteligencia artificial trabaja en dos etapas consecutivas. Primero, el programa verifica si la foto tiene la calidad necesaria para el análisis. Luego, la herramienta detecta signos de riesgo y marca los casos prioritarios para su derivación.
Para entrenar el modelo, los científicos usaron miles de imágenes médicas. Varios especialistas evaluaron previamente estos estudios en hospitales públicos. Gracias a este entrenamiento, el sistema reconoce la enfermedad en fotos tomadas con diferentes equipos.
Asistencia directa para los profesionales
La plataforma no reemplaza el trabajo del oftalmólogo. Por el contrario, la tecnología ordena los estudios según el nivel de riesgo del paciente. De esta manera, los médicos concentran su atención en los casos más graves.
El investigador José Ignacio Orlando explicó que la herramienta automatiza las tareas repetitivas. Sin embargo, el profesional de la salud conserva siempre la responsabilidad clínica de cada diagnóstico.
Uso actual en centros de salud
Los hospitales de Tandil, Florencio Varela y Necochea ya utilizan Retinar en sus servicios. Durante las primeras pruebas, la tecnología evaluó a cientos de personas y detectó varios casos de riesgo.
Este desarrollo científico reduce las barreras de acceso a los controles médicos. Gracias al proyecto, más personas acceden a un diagnóstico temprano antes de perder la visión.
