--- canonical_url: "https://i24.com.ar/contenido/34359/la-inteligencia-artificial-del-conicet-que-puede-detectar-a-tiempo-danos-en-la-r" title: "La inteligencia artificial del CONICET que puede detectar a tiempo daños en la retina causados por la diabetes" article_type: "Article" main_image: "https://i24.com.ar/download/multimedia.normal.b2f8bc549dc48cbb.bm9ybWFsLndlYnA%3D.webp" date_published: "2026-08-30T06:33:00-03:00" date_modified: "2026-08-30T00:34:55-03:00" author_name: "I24" category_name: "Ciencia y tecnología" category_url: "https://i24.com.ar/categoria/12/ciencia-y-tecnologia" --- # La inteligencia artificial del CONICET que puede detectar a tiempo daños en la retina causados por la diabetes Retinar fue desarrollada por investigadores argentinos y permite analizar imágenes del fondo de ojo para identificar signos de retinopatía diabética y priorizar a los pacientes que necesitan atención oftalmológica. Una inteligencia artificial desarrollada en Argentina busca transformar la manera en que se realizan los controles oftalmológicos de las personas con diabetes. Se trata de Retinar, una plataforma de teleoftalmología creada por investigadores del CONICET y de la Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires (UNCPBA), que analiza imágenes de la retina para detectar de manera temprana posibles signos de retinopatía diabética. La herramienta apunta a una enfermedad que puede avanzar durante años sin provocar síntomas evidentes. La retinopatía diabética afecta aproximadamente a una de cada cuatro personas con diabetes a nivel mundial y constituye una de las principales causas de pérdida visual prevenible e irreversible entre los adultos en edad laboral. Cómo funciona la tecnología Retinar trabaja a partir de retinografías, imágenes del fondo del ojo que pueden obtenerse sin necesidad de dilatar la pupila. El estudio puede realizarse en hospitales o centros de atención primaria por personal capacitado y posteriormente ser enviado a especialistas para su evaluación a distancia. El sistema utiliza inteligencia artificial en dos etapas. Primero determina si la fotografía tiene la calidad necesaria para ser analizada. Luego examina la imagen en busca de signos compatibles con una retinopatía diabética que pueda requerir una derivación prioritaria. Para desarrollar y entrenar los modelos se utilizaron decenas de miles de imágenes de fondo de ojo que habían sido previamente evaluadas por especialistas. Las fotografías procedían de diferentes hospitales, equipos y poblaciones, con el objetivo de que la herramienta pudiera funcionar en contextos diversos. Uno de los aspectos centrales del proyecto es que la inteligencia artificial no busca sustituir a los profesionales de la salud. Su función es asistirlos y permitir una mejor organización de los controles. El sistema clasifica automáticamente los estudios según el nivel de riesgo, de modo que los especialistas puedan concentrar primero su atención en aquellos pacientes cuyas imágenes presentan indicios que podrían requerir tratamiento. De esta manera, la tecnología permite automatizar tareas repetitivas, agilizar la evaluación y reducir los tiempos de espera, mientras que la decisión clínica continúa estando en manos del profesional. El desarrollo argentino ya comenzó a utilizarse en hospitales de Tandil, Florencio Varela y Necochea. Durante sus primeras implementaciones, Retinar permitió analizar a cientos de pacientes y detectar casos compatibles con retinopatía diabética que requerían una evaluación especializada. El objetivo es acercar los controles oftalmológicos a personas que tienen dificultades para acceder regularmente a un especialista y detectar las alteraciones antes de que provoquen un deterioro visual permanente. La iniciativa representa así un nuevo ejemplo de cómo la inteligencia artificial puede incorporarse al sistema sanitario como una herramienta de apoyo para los profesionales y, al mismo tiempo, facilitar el acceso a diagnósticos tempranos. --- *Contenido creado y optimizado para IA con [Medios CMS](https://medios.io)* — Plataforma profesional para la gestión de medios digitales y portales de noticias.