En el marco del 129.º encuentro anual de la American Academy of Ophthalmology (AAO 2025), se presentó un avance relevante en la aplicación de inteligencia artificial (IA) para la detección de glaucoma. Aunque la IA ya ha demostrado eficacia en el tamizaje de retinopatía diabética, su uso en glaucoma ha sido más complejo debido a la naturaleza heterogénea de esta enfermedad, cuyo diagnóstico depende de múltiples pruebas, signos estructurales y análisis longitudinal. Aun así, los esfuerzos continúan, y un nuevo estudio muestra resultados prometedores para fortalecer la identificación temprana de una de las principales causas irreversibles de pérdida visual en el mundo.
Un algoritmo capaz de superar al ojo experto
Investigadores del University College London Institute of Ophthalmology y Moorfields Eye Hospital evaluaron un algoritmo de machine learning utilizando 6.304 fotografías de fondo de ojo provenientes del estudio poblacional EPIC-Norfolk Eye Study. El objetivo fue comparar su precisión con la de evaluadores humanos entrenados en la estimación del cup-disc ratio vertical, uno de los indicadores esenciales en el diagnóstico de glaucoma. La confirmación clínica de los casos fue realizada por un especialista en glaucoma.
Los resultados fueron contundentes:
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Algoritmo de IA: precisión del 88–90 %
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Evaluadores humanos entrenados: 79–81 %
Aunque el algoritmo no distinguió entre glaucoma establecido y sospecha de glaucoma, su desempeño fue significativamente superior en la identificación de casos que requerían atención.
Un estudio con aplicación más cercana a la práctica clínica
Los autores destacan que esta investigación difiere de estudios previos al evaluar el algoritmo en un conjunto poblacional heterogéneo, más parecido al que se encuentra en un tamizaje rutinario. Solo el 11 % de las imágenes pertenecían a ojos sospechosos de glaucoma, lo que fortalece la validez externa de los hallazgos.
El investigador principal, Anthony Khawaja, PhD, FRCOphth, señaló su sorpresa ante el rendimiento del algoritmo y planteó que, a futuro, podría convertirse en una herramienta costo-efectiva para tamizaje inicial, especialmente en sistemas de salud con limitaciones de acceso o capacidad diagnóstica.
No obstante, el Dr. Khawaja puntualizó que un proceso de tamizaje robusto debería integrar otros marcadores de riesgo, como la presión intraocular, para mejorar aún más su precisión diagnóstica.
Perspectivas clínicas
El potencial impacto es notable: mejorar la detección temprana de glaucoma permitiría reducir el subdiagnóstico global, un problema conocido en atención primaria y poblaciones con baja conciencia de la enfermedad.
A pesar de estos resultados, los investigadores señalan que la IA no reemplaza el juicio clínico ni los protocolos diagnósticos establecidos. Más bien, se proyecta como una herramienta complementaria que podría optimizar el acceso, priorizar casos y facilitar estrategias poblacionales de tamizaje.
Como afirma Khawaja:
“El glaucoma sigue siendo una de las causas más frecuentes de pérdida visual irreversible en el mundo. Hasta ahora, el tamizaje para glaucoma es demasiado costoso, pero espero que las soluciones basadas en inteligencia artificial, combinadas con otros enfoques como la estratificación por riesgo genético, sean parte de la solución”.
El estudio aporta evidencia sólida para continuar explorando el papel de la IA en enfermedades del nervio óptico, un campo en rápido crecimiento que podría transformar la detección temprana en oftalmología.
