Publicado: 17 de agosto de 2026 — 9:00 AM (GMT-6) | Asia
Una competencia que los pacientes no pueden perder
La retinopatía diabética es la principal causa de ceguera prevenible en adultos en edad laboral del mundo. La Organización Mundial de la Salud estima que 2.200 millones de personas viven con algún grado de discapacidad visual, y la diabetes es uno de los motores que más empuja esa cifra: se calcula que una de cada tres personas con diabetes desarrollará retinopatía en algún momento de su vida. En América Latina, donde la prevalencia de diabetes supera el 10% en varios países, el examen anual de fondo de ojo sigue siendo la asignatura pendiente: la mayoría de los pacientes nunca se lo ha hecho.
Por eso la pregunta que recorre los congresos de oftalmología ya no es futurista: ¿puede un algoritmo leer una fotografía de retina mejor que un médico? La respuesta corta, según la evidencia acumulada en la última década, es que en el tamizaje —esa primera pasada que decide quién necesita ver al especialista— la inteligencia artificial ya iguala o supera la precisión de un ojo experto.
Los números que vienen de Asia
Los ensayos decisivos se han hecho, sobre todo, en Asia.
- Google, 2016 (JAMA): el algoritmo de aprendizaje profundo entrenado con más de 128.000 imágenes de retina alcanzó un área bajo la curva de 0,991 y una sensibilidad de 90,3% con una especificidad de 98,1% en un conjunto externo de decenas de miles de fotografías. El estudio, firmado por investigadores de Google y hospitales de India y Estados Unidos, marcó el punto de partida de la lectura automatizada del fondo de ojo. Ver estudio en JAMA
- Singapur, 2017 (JAMA): un sistema desarrollado con más de 76.000 imágenes de poblaciones multiétnicas asiáticas logró una sensibilidad de 90,5% y una especificidad de 91,6% para detectar retinopatía que amenaza la visión. Hoy, Singapur incorpora la lectura asistida por IA a su programa nacional de tamizaje de diabetes. Ver estudio en JAMA
- Hong Kong, julio de 2026 (JAMA): el eslabón más reciente. Un equipo de la Universidad China de Hong Kong combinó IA con tomografía de coherencia óptica (OCT) para detectar el edema macular diabético, la complicación que más referencias innecesarias genera en los servicios de retina. En la validación clínica el sistema alcanzó una sensibilidad de 98,8% y una especificidad de 90,7%. Y en un ensayo aleatorizado con 276 pacientes, las referencias falsas positivas cayeron de 69,1% a 24,1% —una reducción de 45 puntos porcentuales— sin perder un solo caso: la sensibilidad para derivación fue de 100% en ambos grupos. Ver estudio en JAMA
No es una competencia: es un relevo
Conviene despejar el malentendido más común: la IA no está reemplazando al oftalmólogo. Lo que hace es filtrar. El algoritmo lee la fotografía, detecta signos de retinopatía o edema y decide quién merece una consulta con el especialista. El diagnóstico final y el tratamiento —láser, inyecciones intravítreas o seguimiento— siguen siendo decisiones humanas.
En la práctica, el flujo funciona así: el médico de primer nivel toma la fotografía del fondo de ojo con una cámara portátil (cada vez más baratas y accesibles), la IA la analiza en segundos y solo los casos positivos se derivan. Eso convierte un problema de horas de especialista en un problema de minutos de tecnología.
Qué significa para las clínicas de América Latina
En varios países de la región hay menos de 10 oftalmólogos por cada 100.000 habitantes, y casi siempre concentrados en las capitales. El resultado es conocido: listas de espera de meses y pacientes que llegan al especialista con la visión ya comprometida. La retinopatía diabética puede ser asintomática durante años: cuando el paciente nota la pérdida de visión, el daño suele ser irreversible.
Para una clínica o consultorio que atiende pacientes con diabetes, la recomendación práctica es concreta:
- Incluir el fondo de ojo en el control anual del paciente diabético, aunque no tenga síntomas visuales.
- Evaluar soluciones de lectura asistida por IA para el primer filtrado; no requieren oftalmólogo presencial ni sala oscura.
- Derivar de inmediato los casos positivos y documentar el seguimiento en el expediente clínico.
Conclusión
La pregunta del titular tiene respuesta: hoy, en el tamizaje, la IA detecta tan bien o mejor que el ojo humano entrenado, y en la última gran actualización —el ensayo de Hong Kong de 2026— además redujo las derivaciones innecesarias a la tercera parte. Pero el ganador real es el paciente: la retinopatía diabética sigue siendo la ceguera más prevenible que existe, y el examen anual es la herramienta número uno. La tecnología solo la vuelve más barata, más rápida y más justa.
