Manuel Naranjo
EditorUn teléfono puede llevar una prueba ocular a lugares donde no hay conexión estable ni equipos de sobremesa. Investigadores de India han evaluado un sistema que combina una cámara de fondo de ojo acoplada al móvil con una inteligencia artificial capaz de buscar señales de tres enfermedades.
La cámara normal del teléfono no basta para hacer el examen. El estudio utilizó un Remidio Fundus on Phone conectado a un iPhone 13 para fotografiar la retina de pacientes con la pupila dilatada. Es una evolución de accesorios como Peek Retina, que ya planteaba acercar los exámenes oculares al móvil, pero ahora el análisis se ejecuta en el propio dispositivo.
Una misma prueba busca tres enfermedades
Medios AI analiza las fotografías para detectar retinopatía diabética, glaucoma y degeneración macular asociada a la edad. Versiones anteriores del algoritmo estaban orientadas a una sola enfermedad. La investigación prueba un módulo conjunto que intenta clasificar las tres a partir de la misma sesión.
El sistema genera un informe anotado en menos de 15 segundos y funciona completamente sin conexión. Las imágenes no necesitan viajar a un servidor para obtener el resultado. Esa independencia puede facilitar cribados en centros rurales, campañas móviles y lugares donde enviar grandes archivos a la nube resulta difícil.
En el estudio participaron 193 adultos atendidos en un centro oftalmológico de Pune, en India. En total se estudiaron 371 ojos. Las imágenes del dispositivo móvil se compararon con las tomadas mediante una cámara Zeiss Clarus 500 y con la evaluación enmascarada de dos oftalmólogos especializados.
Para detectar la presencia de cualquiera de las tres enfermedades, la IA alcanzó una sensibilidad del 99,3 % y una especificidad del 95,7 %. La sensibilidad mide cuántos casos enfermos identifica; la especificidad indica cuántos ojos sanos clasifica correctamente. Un resultado alto no convierte la herramienta en un diagnóstico definitivo.
Remidio Fundus On Phone
El rendimiento cambia según la enfermedad
En glaucoma, la sensibilidad fue del 98,2 % y la especificidad del 99 %. Para la degeneración macular, alcanzó un 88,9 % y un 97,5 %, respectivamente. En retinopatía diabética obtuvo un 84,6 % de sensibilidad y un 99 % de especificidad, aunque la primera cifra subió al 95 % al buscar los casos que requerían derivación.
Parte de la caída puede deberse a que un único modelo tiene que diferenciar varias patologías. Algunos ojos con retinopatía diabética y exudados marcados fueron clasificados como «retinopatía o degeneración macular». La etiqueta no era precisa, pero la anomalía sí quedaba señalada para enviarla a un especialista.
El trabajo prueba una herramienta para localizar a las personas que necesitan una evaluación clínica. No permite que cualquiera apunte su móvil al ojo y obtenga un diagnóstico doméstico. Hace falta el accesorio de imagen, personal capaz de obtener una fotografía válida y un circuito sanitario que revise los positivos.
Este límite también aparece en otras iniciativas que convierten el móvil en una herramienta médica mediante sensores y accesorios. La portabilidad amplía el acceso, pero el resultado necesita contexto clínico.
El estudio se realizó en un único centro, con pocos casos de degeneración macular y más enfermedad de la habitual en la población general. Además, descartó las imágenes que no podían evaluarse. Sus autores reclaman pruebas multicéntricas, donde cataratas o pupilas pequeñas pueden impedir una captura correcta.
El procesamiento local permite revisar la retina donde falla Internet y entregar una primera valoración. Falta demostrar con muestras más amplias que mantiene el rendimiento fuera del hospital, una precaución necesaria ante cualquier aplicación de inteligencia artificial relacionada con la salud.
Imágenes | Xataka con edición
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