Para las personas con diabetes, una fotografía de retina ha respondido tradicionalmente a una pregunta principal: ¿Se está desarrollando retinopatía diabética? Sin embargo, la inteligencia artificial está comenzando a descubrir mucho más. Los nuevos modelos de IA retinal para la evaluación de riesgos sistémicos pueden detectar patrones asociados con enfermedades cardiovasculares, enfermedad renal, presión arterial y salud metabólica. Como resultado, una imagen ocular ordinaria podría eventualmente proporcionar a los médicos una visión más amplia de la salud del paciente sin otra prueba invasiva.

Cómo la IA retinal evalúa los riesgos de salud sistémicos

La retina ofrece algo inusual en medicina: una vista directa y no invasiva de los vasos sanguíneos y el tejido nervioso. Debido a que la diabetes afecta los vasos sanguíneos en todo el cuerpo, los cambios visibles en el ojo pueden reflejar procesos que ocurren en otras partes.

La inteligencia artificial facilita el análisis de esas señales sutiles. Los sistemas de aprendizaje profundo pueden evaluar el ancho de los vasos, los patrones de ramificación, el disco óptico, la pigmentación y otras características que los médicos no cuantifican rutinariamente. Es importante destacar que un algoritmo no necesita depender solo de la retinopatía diabética visible.

Un estudio influyente publicado en Nature Biomedical Engineering demostró este potencial. Los investigadores entrenaron modelos de aprendizaje profundo utilizando imágenes de retina de más de 284,000 pacientes. El sistema pudo estimar factores de riesgo cardiovascular, incluida la edad, el estado de tabaquismo, la presión arterial sistólica y el riesgo de eventos cardíacos adversos mayores.

Por lo tanto, usar IA retinal para evaluar el riesgo sistémico va mucho más allá de simplemente automatizar un grado de retinopatía diabética. En cambio, los investigadores se preguntan si una imagen puede convertirse en una fuente de varias señales de riesgo clínicamente útiles.

Esa posibilidad es especialmente relevante en la diabetes. Los pacientes ya se someten a exámenes de retina, por lo que la misma imagen podría eventualmente apoyar una estratificación de riesgo más amplia sin agregar otro procedimiento.

Sin embargo, estas predicciones no deben considerarse aún como reemplazos de las pruebas estándar cardiovasculares, renales o metabólicas. Más bien, pueden convertirse en otra capa de información que ayude a los médicos a identificar a los pacientes que necesitan una evaluación más cercana.

El riesgo cardiovascular puede ser visible en la retina

La enfermedad cardiovascular sigue siendo una preocupación importante para las personas con diabetes. Sin embargo, los puntajes de riesgo tradicionales no pueden capturar todos los aspectos de la salud vascular de un individuo.

La retina puede ayudar a llenar algunos de esos vacíos porque los biomarcadores retinianos pueden reflejar los efectos de la hipertensión, la hiperglucemia, la inflamación y la lesión vascular. En consecuencia, los cambios retinianos pueden actuar como un registro visible del estrés vascular acumulado.

La investigación en personas con diabetes tipo 2 ha fortalecido esa idea. Un estudio prospectivo de 2025 examinó las características retinianas junto con imágenes cardiovasculares detalladas en 255 adultos con diabetes tipo 2 que no tenían enfermedad cardiovascular conocida. Los investigadores investigaron si las alteraciones retinianas se asociaban con anomalías cardiovasculares subclínicas.

Investigaciones anteriores también encontraron que agregar información retinal a los factores de riesgo cardiovascular tradicionales mejoraba la discriminación de la enfermedad cardiovascular en pacientes con diabetes tipo 2. En conjunto, estos hallazgos sugieren que el ojo puede proporcionar información útil sobre la salud vascular más allá de la visión.

Para los médicos, el uso potencial es sencillo. Imagine un resultado de detección de retina de rutina que no informa retinopatía diabética referible, pero que marca un puntaje de riesgo vascular sistémico inusualmente alto. Esa señal podría alentar una revisión más cercana de la presión arterial, los lípidos, el tabaquismo, la función renal u otros factores de riesgo cardiovascular.

Aún así, una señal de riesgo no es un diagnóstico. La IA retinal necesita una validación externa sólida en diferentes poblaciones, cámaras, entornos clínicos y grupos demográficos antes de que estas predicciones puedan guiar rutinariamente el tratamiento.

La enfermedad renal y el riesgo metabólico dejan pistas en la retina

La enfermedad renal puede ser otro objetivo importante para la predicción de riesgos retinales impulsada por IA. La diabetes daña los vasos sanguíneos pequeños tanto en la retina como en los riñones. Por lo tanto, los investigadores han sospechado durante mucho tiempo que los cambios en un sistema microvascular podrían proporcionar información sobre el otro.

Los estudios de aprendizaje profundo ahora están probando esa conexión directamente. La investigación publicada en Nature Biomedical Engineering mostró que los modelos que analizan fotografías de fondo de ojo podían identificar enfermedad renal crónica y diabetes tipo 2. Dependiendo del modelo y la información clínica disponible, las áreas reportadas bajo la curva característica operativa del receptor oscilaron entre 0.85 y 0.93.

Más importante aún, los investigadores están investigando el riesgo futuro en lugar de solo la enfermedad existente. Un puntaje Reti-CKD derivado de la retina se evaluó en el Biobanco del Reino Unido y una cohorte diabética coreana. Los participantes en el cuartil de mayor riesgo tenían tasas sustancialmente más altas de enfermedad renal crónica futura que aquellos en el cuartil más bajo, incluso cuando la función renal basal estaba preservada.

La investigación más reciente ha continuado esta dirección. Un estudio de 2025 en Scientific Reports desarrolló un enfoque de aprendizaje profundo para detectar enfermedad renal crónica avanzada a partir de imágenes de fondo de ojo.

Estos hallazgos podrían ser importantes porque la enfermedad renal diabética puede progresar silenciosamente. La detección temprana y el manejo proactivo son cruciales.

El análisis retinal no reemplazaría las pruebas de albúmina en orina, la creatinina sérica o la tasa de filtración glomerular estimada. Sin embargo, el análisis retinal con IA podría eventualmente ayudar a identificar a los pacientes cuyo riesgo aparente justifica pruebas convencionales más tempranas o más frecuentes.

Lo que los exámenes oculares impulsados por IA podrían significar para el cuidado de la diabetes

El futuro más interesante puede implicar el uso de imágenes retinales impulsadas por IA para combinar varias predicciones de salud a partir de una sola fotografía de retina.

Un paciente podría someterse a un examen de detección de retinopatía diabética de rutina mientras una plataforma de IA evalúa simultáneamente la enfermedad retinal, el riesgo cardiovascular, el riesgo renal y los patrones metabólicos. En consecuencia, la fotografía retinal podría pasar de una herramienta de detección de un solo propósito a una plataforma más amplia de evaluación de riesgos.

Este enfoque podría ser particularmente útil en la atención primaria y en comunidades desatendidas. Las cámaras retinales combinadas con algoritmos validados podrían potencialmente agregar otra capa a esa estrategia.

Sin embargo, la implementación requerirá precaución. Los algoritmos deben funcionar de manera confiable en diferentes grupos raciales y étnicos, diferentes cámaras retinales, calidad de imagen variable y pacientes con múltiples enfermedades. Los médicos también necesitan pautas claras sobre qué acción debe seguir a un puntaje de riesgo sistémico anormal generado por IA.

Los falsos positivos son otra preocupación. Un modelo que identifica a muchos pacientes de alto riesgo sin mejorar los resultados podría llevar a pruebas, costos y ansiedad innecesarios. Por el contrario, la falsa tranquilidad podría retrasar la detección adecuada.

Por lo tanto, el valor clínico real de usar IA retinal para la predicción de riesgos sistémicos dependerá de más que la precisión de la predicción. Los investigadores deben demostrar que el uso de estas predicciones cambia las decisiones clínicas y, en última instancia, mejora los resultados de los pacientes.

Conclusión

La inteligencia artificial está cambiando lo que los médicos pueden aprender de una fotografía retinal de rutina. Más allá de detectar la retinopatía diabética, las imágenes retinales contienen señales asociadas con la salud cardiovascular, la enfermedad renal, la presión arterial y el estado metabólico.

Para el cuidado de la diabetes, eso crea una posibilidad intrigante: un examen de la vista que ayude a identificar complicaciones sistémicas antes de que se vuelvan clínicamente obvias.

Sin embargo, la IA retinal sigue siendo una herramienta emergente de estratificación de riesgos, no un sustituto de las pruebas cardiovasculares y renales establecidas. El siguiente paso es demostrar que estos algoritmos funcionan en diversas poblaciones y conducen a mejores resultados clínicos.

Si esa evidencia continúa acumulándose, la fotografía retinal familiar podría convertirse en una de las herramientas de detección más ricas en información en el cuidado de la diabetes.

Preguntas frecuentes

¿Puede la IA retinal diagnosticar enfermedades cardiovasculares?

Actualmente no. La IA puede identificar patrones retinales asociados con el riesgo cardiovascular, pero estas predicciones requieren una evaluación clínica adecuada y no deben reemplazar las pruebas diagnósticas establecidas.

¿Puede una fotografía del ojo detectar enfermedad renal?

La investigación sugiere que las fotografías retinales contienen señales asociadas con el riesgo de enfermedad renal crónica actual y futura. Sin embargo, las pruebas estándar como la creatinina sérica, la TFGe y la albúmina en orina siguen siendo esenciales para diagnosticar y monitorear la enfermedad renal.

¿La IA retinal reemplaza la detección de retinopatía diabética?

No. La retinopatía diabética sigue siendo una razón principal para la detección retinal. En cambio, los sistemas de IA emergentes pueden extraer información de salud sistémica adicional de las mismas imágenes.

¿Por qué es útil la retina para predecir complicaciones de la diabetes?

La retina proporciona una vista directa de los vasos sanguíneos pequeños. Debido a que la diabetes causa daño vascular en todo el cuerpo, los cambios retinales pueden reflejar la salud cardiovascular y microvascular en general.

¿Está lista la IA retinal para la evaluación de riesgos sistémicos en la práctica clínica rutinaria?

Aún no para la evaluación de riesgos sistémicos amplia. Algunos sistemas autónomos de IA ya se utilizan para la detección de retinopatía diabética. Sin embargo, el uso de IA retinal para guiar el manejo del riesgo cardiovascular, renal o metabólico sigue siendo un área en evolución que requiere una mayor validación clínica.

Este contenido no es consejo médico. Para cualquier problema de salud, consulte siempre a un profesional de la salud. En caso de emergencia, llame al 911 o a los servicios de emergencia locales.