La Inteligencia Artificial (IA) en oftalmología ha dejado de ser una promesa para convertirse en un copiloto clínico esencial para médicos especialistas. A través del uso de algoritmos de aprendizaje profundo (deep learning), la IA analiza datos multimodales como imágenes retinianas, tomografías (OCT), historiales clínicos y registros longitudinales de los pacientes para aumentar la eficiencia en los diagnósticos, anticipar la progresión de enfermedades y optimizar la toma de decisiones médicas frente a desafíos globales como la escasez de especialistas o el envejecimiento poblacional.
La IA más popular o de mayor impacto en el campo es “machine learning”, ya que tiene la capacidad de aprender conforme su base de datos es alimentada. La creación de este sistema se realiza mediante pequeños comandos informáticos individuales que, al juntarse, crean estructuras más complejas.
Estas variables pueden ser desde imágenes de ojos, hasta elementos complejos como estructuras de moléculas, células o elementos infinitos indivisibles.
Los algoritmos de la IA analizan imágenes del fondo de ojo, capturadas con una cámara retinal, por ejemplo, que se envían a la nube para que, tras analizarlas, logren detectar y monitorear diagnósticos en cuestión de minutos; esto mejora la eficiencia del tratamiento y evita intervenciones innecesarias en el futuro. La idea es que este sistema de IA tenga un carácter independiente e inteligente, con autonomía para producir nueva información a interpretar.
A pesar de que la IA en oftalmología es una herramienta con mucho potencial que solucionaría diversas complicaciones en el área, solo se trata de un “copiloto” que no sustituye al médico ni a su experiencia, sino que su uso amplifica su capacidad clínica con mayor consistencia, personalización y visión predictiva, al mismo tiempo que se ha convertido en una gran herramienta que agiliza el flujo de trabajo, para que pueda centrarse en casos complejos o de urgencia.
¿Cuáles son las ventajas del uso de la inteligencia artificial en el campo de la oftalmología?
- Diagnóstico temprano y precisión
Los sistemas de IA detectan signos precoces de enfermedades como la retinopatía diabética, glaucoma y degeneración macular asociada a la edad (DMAE), determinando si el evento encontrado es una urgencia o se trata de una situación propia de la cronicidad.
- Reducción de tiempos y listas de espera
Tecnologías como el robot DORIA permiten realizar más de 100 pruebas no invasivas en 8 minutos, reduciendo la saturación en los servicios de oftalmología.
- Apoyo al personal médico
Algo que es importante aclarar es que la IA no reemplaza al oftalmólogo, pero sí funciona como una “segunda opinión” que reduce errores y aumenta la confianza diagnóstica.
- Optimización de recursos
Permite priorizar casos urgentes, comparar estudios a lo largo del tiempo y detectar progresión de enfermedades sin depender únicamente de la evaluación manual.
- Reducción de costos a largo plazo
Aunque requiere inversión inicial, disminuye complicaciones y tratamientos tardíos, lo que reduce gastos globales.
- Acceso en áreas remotas
La teleoftalmología impulsada por IA permite realizar estudios en zonas sin especialistas, enviando informes automáticos con recomendaciones médicas gracias a su capacidad de aportar información a partir de una única consulta.
- Análisis predictivo
La IA no solo diagnostica, sino que puede predecir la evolución de patologías y responder a tratamientos, permitiendo una medicina personalizada. Puede realizar, por ejemplo, tamizaje visual neonatal para no pasar por alto pacientes de alto riesgo o de lesiones imperceptibles a simple vista.
A manera de conclusión, las áreas de oportunidad en IA corresponden a la legalización formal de las mismas y distinguir entre la responsabilidad ética humana de las ejecuciones propias de las máquinas. La capacidad de decisión es humana, la capacidad de una correcta intervención en tiempo y forma es producto de la inteligencia artificial.
Referencias
Acta médica Grupo Ángeles. (2024, junio). Actualización en inteligencia artificial y oftalmología. Scielo. https://www.scielo.org.mx/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1870-72032024000200134
Investigación y Desarrollo (ID). (s.f.). La Inteligencia Artificial transforma el diagnóstico de enfermedades oculares en México. Investigación y Desarrollo ID. https://invdes.com.mx/politica-cyt-i/la-inteligencia-artificial-transforma-el-diagnostico-de-enfermedades-oculares-en-mexico/
