La inteligencia artificial continúa ampliando su impacto en la medicina neonatal y oftalmológica. Esta semana se reportó el primer programa del mundo que utiliza IA para detectar retinopatía del prematuro (ROP), una de las principales causas de ceguera infantil prevenible, en recién nacidos prematuros.
El proyecto fue desarrollado por la organización internacional Orbis International en colaboración con la empresa tecnológica Siloam Vision, en Ulán Bator, Mongolia. El sistema emplea algoritmos de inteligencia artificial capaces de analizar imágenes de retina y apoyar a los clínicos en la identificación temprana de signos de ROP, una enfermedad causada por el crecimiento anormal de vasos sanguíneos retinianos en bebés prematuros.
La relevancia clínica del avance es considerable. La ROP requiere diagnóstico y tratamiento oportunos, pero muchos países de ingresos medios y bajos enfrentan escasez de oftalmólogos pediátricos y dificultades para realizar tamizajes sistemáticos. En ese contexto, la IA puede acelerar la evaluación de imágenes, priorizar casos de alto riesgo y reducir retrasos diagnósticos.
Según Orbis, el sistema implementado es el primero en utilizar IA de asistencia en condiciones reales de atención neonatal para tamizaje de ROP. La tecnología de Siloam Vision incluso recibió designación de “dispositivo innovador” por parte de la FDA, lo que refleja su potencial clínico.
El uso de IA en oftalmología neonatal no es nuevo en investigación, pero sí representa un cambio importante su integración directa en programas de salud pública. Estudios previos liderados por investigadores de University College London y Moorfields Eye Hospital ya habían demostrado que modelos de deep learning podían alcanzar niveles diagnósticos comparables a oftalmólogos expertos en la detección de ROP.
Especialistas consideran que este tipo de herramientas podría transformar el tamizaje neonatal en regiones con recursos limitados, permitiendo que personal no especializado capture imágenes que posteriormente sean interpretadas por sistemas automatizados supervisados por expertos. La combinación de telemedicina, captura remota de imágenes e inteligencia artificial podría ampliar significativamente la cobertura diagnóstica y reducir inequidades en salud visual infantil.
Referencias:
1. Orbis International. World First: Babies Screened for Blindness Using Artificial Intelligence [Internet]. PR Newswire; 2026 May 14 [cited 2026 May 14]. Available from: https://www.prnewswire.com/news-releases/world-first-babies-screened-for-blindness-using-artificial-intelligence-302771687.html
2. Oregon Health & Science University. AI has perfect detection rate for severe cases of condition that causes blindness in preemies [Internet]. Portland: OHSU; 2024 Mar 7 [cited 2026 May 14]. Available from: https://news.ohsu.edu/2024/03/07/ai-has-perfect-detection-rate-for-severe-cases-of-condition-that-causes-blindness-in-preemies
3. Hutton D. AI breakthrough in detecting leading cause of childhood blindness [Internet]. Ophthalmology Times; 2023 Apr 30 [cited 2026 May 14]. Available from: https://www.ophthalmologytimes.com/view/ai-breakthrough-in-detecting-leading-cause-of-childhood-blindness
