Crearon un método con IA que predice si una persona va a sufrir un ACV en los próximos 5 años con solo una imagen de la retina

Un consorcio de científicos de institutos médicos y universidades de China dio un paso trascendental en la medicina preventiva al desarrollar una herramienta de Inteligencia Artificial (IA) capaz de predecir con gran exactitud la posibilidad de que una persona sufra un accidente cerebrovascular (ACV) en un plazo de cinco años, utilizando únicamente imágenes de la retina.

La innovación fue publicada en la prestigiosa revista Nature y podría revolucionar el enfoque actual para la detección temprana del ictus, una de las principales causas de muerte y discapacidad permanente en todo el mundo.

El corazón de este desarrollo es DeepRETStroke, una tecnología de IA entrenada con casi 900 mil imágenes de retina. La elección del ojo como punto de partida no es casual: la retina comparte características anatómicas, fisiológicas y embriológicas con los vasos sanguíneos del cerebro, lo que la convierte en un reflejo fiel de la salud cerebrovascular. De hecho, los investigadores describen a la retina como “una ventana única al cerebro”.

Este nuevo método fue diseñado para superar una de las principales limitaciones de las evaluaciones convencionales: la falta de precisión. Tradicionalmente, los médicos se basan en factores de riesgo clínicos autodeclarados, como antecedentes familiares de ACV, hipertensión o tabaquismo.

Sin embargo, esta información suele ser insuficiente y tiene especial debilidad en poblaciones multiétnicas, donde los factores de riesgo pueden expresarse de manera distinta. “La precisión de los modelos actuales de predicción del riesgo de ictus es modesta”, señalan los autores en Nature.

El sistema fue entrenado con 895.640 imágenes de retina, lo que permitió establecer un modelo de conexiones entre el ojo y el cerebro. Posteriormente, se validó con otras 213.762 imágenes tomadas en distintos países —incluidos China, Singapur, Malasia, Estados Unidos, Reino Unido y Dinamarca— lo que aseguró su eficacia en una población global y diversa. Finalmente, en un entorno clínico real, se probó en 218 pacientes para comparar su rendimiento con métodos tradicionales.

Los resultados fueron contundentes: DeepRETStroke logró predecir el ictus con una certeza del 90% en casos incidentes (es decir, cuando el paciente nunca había tenido un ACV) y con una precisión del 76% en los casos recurrentes, cuando ya existían antecedentes.

Además, en un estudio prospectivo, las recomendaciones basadas en esta herramienta permitieron reducir un 82% los episodios recurrentes de ACV, gracias a la implementación de estrategias preventivas personalizadas.

Actualmente, la manera más confiable de detectar indicios de enfermedad cerebrovascular es mediante resonancias magnéticas o tomografías computarizadas. Sin embargo, estos estudios no solo son costosos y poco accesibles, sino que no se recomiendan de forma rutinaria en personas asintomáticas, debido a su bajo rendimiento costo-beneficio.

Esto crea una brecha importante en la medicina preventiva: millones de personas en riesgo potencial no son evaluadas hasta que ya es demasiado tarde. En ese contexto, DeepRETStroke representa una solución sanitaria rentable y fácilmente aplicable en consultorios y centros de salud, sin necesidad de someter al paciente a estudios invasivos o costosos.

“Este avance permite superar un obstáculo histórico en la prevención del ACV: cómo identificar de forma sencilla, rápida y precisa a quienes están en riesgo, antes de que presenten síntomas”, afirmaron los autores del estudio.

La implementación de esta tecnología podría tener un impacto significativo en la salud pública global. Solo en América Latina, los ACV representan una de las tres principales causas de muerte, y la mayoría de los pacientes llegan al sistema de salud cuando el daño ya está hecho. Incorporar el análisis retiniano como rutina en chequeos clínicos permitiría anticiparse al problema y evitar miles de muertes y discapacidades al año.

Además, el uso de IA en medicina continúa demostrando su potencial no solo para el diagnóstico, sino para la predicción y la personalización de tratamientos. La integración de herramientas como DeepRETStroke en sistemas de salud permitiría segmentar poblaciones, asignar recursos de manera más eficiente y diseñar intervenciones específicas para quienes realmente lo necesitan.

La predicción de ACV mediante imágenes de retina podría convertirse en uno de los avances médicos más importantes de la década. Además de su precisión, simplicidad y bajo costo, tiene el potencial de cerrar una brecha histórica en el diagnóstico preventivo.

Los investigadores destacan que este tipo de herramientas deben ser utilizadas de forma complementaria a la evaluación médica tradicional, y no como reemplazo. Sin embargo, su incorporación abre una puerta inédita: la de prevenir el daño cerebral antes de que ocurra, con un simple análisis ocular.

El trabajo publicado en Nature marca un hito en la aplicación de inteligencia artificial a la medicina preventiva, y ofrece una esperanza concreta para enfrentar una de las enfermedades más letales y discapacitantes de nuestro tiempo. Con más estudios y validaciones clínicas, DeepRETStroke podría integrarse en los protocolos de salud globales y salvar millones de vidas.