El análisis automatizado de imágenes de la retina podría facilitar el diagnóstico temprano de padecimientos como el Alzheimer y el Parkinson, según una revisión reciente.
La detección temprana de enfermedades neurodegenerativas, como el Alzheimer y el Parkinson, es uno de los principales desafíos médicos actuales. Una revisión científica publicada en International Journal of Emergency Medicine por investigadores de la Oli Health Magazine Organization destaca cómo la inteligencia artificial (IA), aplicada a imágenes de la retina, podría convertirse en una herramienta clave para identificar señales tempranas de estas afecciones, incluso antes de que se manifiesten síntomas clínicos evidentes.
El estudio revisa investigaciones sobre el uso de IA en la interpretación de imágenes obtenidas mediante tecnologías como la tomografía de coherencia óptica (OCT, en inglés) y la angiografía OCT (OCT-A). Estas tecnologías permiten observar alteraciones microscópicas en la retina que, según múltiples estudios, están relacionadas con procesos neurodegenerativos.
Por ejemplo, en personas con Alzheimer se ha observado un adelgazamiento de la capa de fibras nerviosas de la retina, mientras que en pacientes con Parkinson se han identificado cambios en la densidad vascular y pérdida de sensibilidad al contraste visual. Estas alteraciones pueden ser analizadas con precisión por algoritmos de IA entrenados para detectar patrones invisibles al ojo humano.
De esta forma, el uso de IA ha permitido mejorar significativamente la precisión diagnóstica. Algunos modelos alcanzaron áreas bajo la curva de hasta 0.91 para Alzheimer y 0.918 para Parkinson, lo que representa un alto nivel de exactitud. De igual manera, el análisis automatizado reduce la carga de trabajo de los oftalmólogos y permite detectar cambios sutiles en grandes volúmenes de datos, facilitando la identificación temprana de estas enfermedades en etapas aún tratables.
La revisión también aborda los desafíos técnicos y éticos de implementar estas tecnologías. Entre ellos destacan la necesidad de contar con bases de datos diversas y representativas para entrenar los algoritmos, garantizar la privacidad de los pacientes y mejorar la transparencia de los modelos, ya que muchos funcionan como “cajas negras” sin explicar cómo llegan a sus conclusiones.
La IA muestra un gran potencial en imagenología ocular en específico en la lucha contra enfermedades neurodegenerativas. Por ello, la detección temprana y precisa a través de estas herramientas puede contribuir a iniciar tratamientos de forma oportuna, mejorar la calidad de vida de los pacientes y reducir los costos asociados con diagnósticos tardíos. Sin embargo, como en cada avance emergente, su integración efectiva requerirá abordar retos técnicos, éticos y regulatorios, asegurando un uso equitativo y responsable de la tecnología en beneficio de todos.
