Una nueva herramienta digital se enfoca solo en las áreas clave del ojo para detectar señales tempranas de enfermedad, mejorando la precisión clínica y reduciendo los riesgos para la privacidad de los pacientes.
Un equipo internacional de investigadores presentó en la revista npj Digital Medicine un avance que podría transformar la forma en que se detectan las enfermedades oculares: un sistema de inteligencia artificial (IA) capaz de identificar señales tempranas de daño en los ojos con mayor precisión, al mismo tiempo que protege la identidad de los pacientes.
Actualmente, muchos sistemas de IA analizan fotografías del rostro completo o de la zona alrededor de los ojos para detectar signos de enfermedad. Aunque son útiles, estos métodos incluyen información innecesaria —como rasgos faciales— que puede afectar la precisión de los resultados y, además, generar riesgos en términos de privacidad. Para resolver este problema, los científicos desarrollaron una estrategia basada en segmentación inteligente, que permite que la IA se concentre únicamente en las áreas del ojo relevantes para el diagnóstico.
El nuevo modelo, llamado SegmenView, utiliza una red neuronal avanzada que recorta automáticamente la imagen y se enfoca solo en cuatro regiones clave: el párpado, la conjuntiva, el lagrimal y el globo ocular. De esta forma, elimina cualquier dato facial que no sea necesario para el análisis clínico, reduciendo la posibilidad de que una persona pueda ser identificada a partir de la imagen.
La tecnología fue probada con más de dos mil ojos de pacientes con enfermedad ocular tiroidea, una condición autoinmune que puede provocar inflamación, enrojecimiento y protrusión de los ojos. Los resultados mostraron que el sistema logra detectar señales como hinchazón de párpados, enrojecimiento de la conjuntiva y exoftalmos con mayor precisión que los métodos tradicionales basados en fotos de medio rostro o del área periocular.
Cabe destacar, que uno de los aspectos más relevantes del avance es el equilibrio que logra entre precisión clínica y protección de datos personales. Al trabajar solo con pequeñas regiones del ojo, el sistema evita exponer información biométrica sensible, algo especialmente importante en un contexto donde las leyes de privacidad digital son cada vez más estrictas y la confianza de los pacientes en las tecnologías médicas es fundamental.
Asimismo, el modelo fue diseñado para ser ligero y eficiente, lo que abre la puerta a su uso en dispositivos móviles. En el futuro, podría integrarse en aplicaciones que permitan a las personas tomar una fotografía con su teléfono y recibir una alerta temprana sobre posibles problemas oculares, facilitando la detección precoz y la referencia oportuna con un especialista.
Los investigadores también destacaron que la herramienta mostró un buen desempeño en poblaciones de distintos países y grupos étnicos, lo que sugiere que podría aplicarse a gran escala. Esto es clave para su uso en entornos con pocos recursos médicos, donde el acceso a oftalmólogos es limitado y las tecnologías de apoyo pueden marcar una gran diferencia.
