La plataforma argentina de teleoftalmología combina diagnóstico asistido y control de calidad de imágenes para optimizar la gestión hospitalaria.
La plataforma argentina de teleoftalmología combina diagnóstico asistido y control de calidad de imágenes para optimizar la gestión hospitalaria.
La retinopatía diabética representa la principal causa de pérdida visual prevenible en adultos en edad productiva, afectando aproximadamente al 25% de los pacientes con diabetes a nivel global.
Ante las dificultades de acceso a controles especializados en zonas alejadas de los grandes centros urbanos, un equipo de investigadores del CONICET y de la Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires (UNCPBA) desarrolló Retinar, una plataforma de teleoftalmología potenciada por inteligencia artificial que optimiza la atención primaria y refuerza la capacidad operativa del sistema sanitario.
El desarrollo fue gestado en el Instituto PLADEMA de la UNCPBA bajo el liderazgo del investigador José Ignacio Orlando, en articulación con el Servicio de Oftalmología del Hospital El Cruce. La herramienta procesa retinografías no midriáticas obtenidas por personal capacitado en centros de atención primaria, permitiendo detectar lesiones visuales antes de que el deterioro sea irreversible.
Sobre la concepción del sistema, Orlando explicó: “Desde el comienzo entendimos que un buen algoritmo era clave, pero que debía ser el punto de partida para ofrecer al final del camino una herramienta integrable al funcionamiento real del sistema sanitario argentino, que permitiera aprovechar la diversidad de hospitales, equipos y formas de trabajo que existen en el país.”
A diferencia de otras herramientas diagnósticas, Retinar verifica automáticamente la calidad de las imágenes capturadas antes de su envío, evitando estudios defectuosos. Posteriormente, clasifica y prioriza las retinografías que presentan signos de riesgo para acelerar la intervención médica.
El flujo de trabajo preserva el esquema human-in-the-loop, donde el diagnóstico definitivo permanece bajo la órbita del especialista. Sobre esta articulación, el investigador destacó que “la inteligencia artificial nos permite organizar el trabajo de otra manera: automatiza tareas repetitivas, ayuda a priorizar los casos de mayor riesgo y mejora la eficiencia del sistema, pero la responsabilidad clínica continúa siempre en manos del profesional.”
La solución ya fue implementada con éxito en el Hospital Julieta Lanteri de Tandil, el Hospital El Cruce de Florencio Varela y el Hospital José Irurzun de Necochea, manteniendo un 100% de sensibilidad en la detección de casos de riesgo iniciales. Solo en Tandil, sobre 269 pacientes evaluados, el 25,7% presentó criterios de derivación prioritaria.
La Directora de dicha institución, Martina Iparraguirre, remarcó que “Retinar nos permitió recuperar el gold standard en el abordaje de una patología prevalente como la diabetes nos permitió volver a garantizar ese estándar de atención.”
El proyecto consolidó su sostenibilidad con la creación de la spin-off Retinar S.A.S., posicionándose como un caso modelo de transferencia desde el sistema científico argentino hacia la gestión de la salud.
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