Predicción de la progresión a retinopatía diabética proliferativa mediante cuantificación automatizada versus manual de hemorragias retinianas

Por qué importa esto para las personas con diabetes

La diabetes puede dañar silenciosamente la parte posterior del ojo mucho antes de que se pierda la visión. Los médicos saben que los cambios oculares de algunas personas permanecen leves durante años, mientras que en otras avanzan rápidamente hacia una enfermedad que amenaza la vista. Este estudio plantea una pregunta práctica con grandes implicaciones: ¿puede un sistema informático automatizado, que trabaja a partir de fotografías de gran angular del ojo, ayudar a predecir qué pacientes tienen más probabilidades de pasar a una fase peligrosa llamada retinopatía diabética proliferativa?

Mirando en profundidad dentro del ojo

La retinopatía diabética ocurre cuando la hiperglucemia crónica daña los diminutos vasos sanguíneos de la retina, la capa sensible a la luz que recubre la parte posterior del ojo. Estos vasos pueden filtrarse o sangrar, creando pequeñas manchas oscuras llamadas hemorragias. Durante décadas, los especialistas han valorado la gravedad de la enfermedad examinando una zona central limitada de la retina en fotografías estandarizadas. Las nuevas cámaras ahora capturan casi toda la retina en una sola imagen de campo ultraamplio, revelando muchas más manchas y cambios, especialmente hacia los bordes lejanos. Trabajos anteriores mostraron que el área total de sangrado y la distancia de esas manchas al nervio óptico —la zona redonda y brillante por donde salen las fibras nerviosas— pueden ayudar a predecir qué ojos tienen más probabilidades de empeorar.

Comparando personas frente a algoritmos

Los investigadores estudiaron 63 ojos de personas con diabetes que tenían retinopatía no proliferativa, es decir no aún grave, al inicio y al menos un año de seguimiento. Expertos entrenados trazaron cuidadosamente cada mancha de sangrado visible en las imágenes de campo amplio usando un software especializado, un proceso laborioso que puede implicar miles de marcas por ojo. Las mismas imágenes fueron luego procesadas por un programa basado en aprendizaje profundo llamado EyeRead, diseñado para localizar y delimitar automáticamente estas manchas. Tanto en los trazados humanos como en los resultados automatizados, el equipo calculó cuántas hemorragias estaban presentes, qué área total ocupaban y a qué distancia del nervio óptico, en promedio, se encontraban las manchas en las regiones central y periférica.

Lo que vio el ordenador

El sistema automatizado informó de forma consistente menos hemorragias y un área total de sangrado menor que los calificadores humanos. Esta subestimación pareció deberse principalmente a la precisión con que se dibujaban los bordes de cada mancha, una tarea difícil porque muchas tienen bordes difusos. Aun así, cuando los investigadores compararon ojo por ojo, las mediciones del ordenador y las manuales se movieron de forma paralela, especialmente en lo referente al área total de sangrado. En otras palabras, aunque los valores absolutos eran menores, los ojos que los humanos juzgaron con más o mayores hemorragias también tendían a obtener puntajes más altos por parte del algoritmo.

La ubicación de las manchas como signo de aviso

El hallazgo más llamativo no implicó solo cuántas manchas estaban presentes, sino dónde se localizaban. En el transcurso de un año, 29 de los 63 ojos progresaron a retinopatía diabética proliferativa, una etapa marcada por el crecimiento de vasos nuevos y frágiles que pueden causar pérdida de visión grave. Mediante modelos estadísticos, los investigadores hallaron que los ojos con hemorragias situadas más lejos del nervio óptico —es decir, más hacia la periferia retinal— tenían mayor probabilidad de progresar, independientemente de si las mediciones provenían de trazadores humanos o del sistema automatizado. Esto coincide con evidencia previa de que el daño y el mal flujo sanguíneo en la retina externa son un mal pronóstico para la evolución de la enfermedad.

Qué supone esto para la atención ocular futura

Para las personas con diabetes y sus médicos, la conclusión es alentadora: incluso una herramienta automatizada imperfecta, que trabaja con imágenes retinianas de gran angular, puede ayudar a señalar ojos con mayor riesgo de avanzar a una fase peligrosa de la enfermedad, especialmente cuando mide hasta qué punto el sangrado se extiende hacia la retina externa. Aunque el algoritmo pasa por alto algunos detalles en comparación con expertos humanos, sus mediciones se alinean lo bastante como para ser útiles. Con mayor refinamiento y ampliación a otros cambios retinianos, estos sistemas podrían ofrecer evaluaciones de riesgo rápidas y objetivas en clínicas saturadas o en entornos remotos, ayudando a centrar la atención y el tratamiento en los pacientes que más lo necesitan.

Cita: Verma, A., Nittala, M.G., Dara, R.M. et al. Predicting progression to proliferative diabetic retinopathy using automated versus manual quantification of retinal haemorrhages. Eye 40, 682–688 (2026). https://doi.org/10.1038/s41433-025-04205-2

Palabras clave: retinopatía diabética, imagen retinal, inteligencia artificial, progresión de la enfermedad, cribado ocular