La retina lleva décadas siendo estudiada como ventana al estado de los vasos sanguíneos y, por extensión, a la salud cardiovascular. Un estudio publicado en The Lancet Digital Health dio un paso más allá al desarrollar un modelo de inteligencia artificial (IA) entrenado con imágenes del fondo del ojo que es capaz de predecir el riesgo de desarrollar más de 300 enfermedades distintas, muchas de ellas sin ninguna conexión previamente establecida con la vista. El trabajo, desarrollado por investigadores del Instituto de Salud de Berlín en la Charité y el University College London, constituye una de las primeras evaluaciones sistemáticas del potencial predictivo de la fotografía de retina a escala del fenoma humano completo.

El estudio analizó datos de 61 mil 256 participantes del UK Biobank, a quienes se les tomaron imágenes de retina entre 2009 y 2010, con un seguimiento medio de 11.4 años vinculado a registros hospitalarios y de mortalidad. Los investigadores adaptaron un modelo de fundación para imágenes retinales, denominado RETFound, previamente entrenado en más de 900 mil fotografías de fondo de ojo, para predecir simultáneamente el riesgo de aparición de 752 enfermedades. Los resultados se validaron externamente en una segunda cohorte independiente de 7 mil 248 personas del estudio EPIC-Norfolk Eye Study.

Los hallazgos muestran que para el 72% de los 752 diagnósticos evaluados, las personas ubicadas en el decil superior de riesgo según las imágenes de retina tuvieron más de tres veces más eventos que las del decil inferior. En específico, quienes presentaban mayor riesgo retinal para mortalidad por todas las causas tuvieron una tasa de eventos 17.7 veces superior a quienes estaban en el extremo opuesto. Para la enfermedad de Alzheimer, esa razón llegó a 80. También se observaron diferencias marcadas para diabetes, enfermedad renal crónica, cáncer de pulmón y enfermedad de Parkinson.

En total, las imágenes de retina mejoraron la capacidad predictiva, más allá de lo que ya aportan la edad y el sexo del paciente, en 306 de las 752 enfermedades analizadas, incluyendo 280 fuera del campo de la oftalmología. Entre los casos más llamativos figura la enfermedad pulmonar obstructiva crónica, la insuficiencia cardíaca, ciertos tumores torácicos y respiratorios, y trastornos mentales como la depresión mayor. La mejora también se extendió a la mortalidad por todas las causas. Las categorías donde el beneficio fue más consistente son las enfermedades metabólicas, con el 87% de los diagnósticos mostrando mejora, y las enfermedades de salud mental, con el 70%.

La fotografía de fondo de ojo es un procedimiento no invasivo, rápido y de bajo costo que ya se realiza de manera rutinaria en consultas oftalmológicas. El trabajo plantea que ese examen, combinado con modelos de IA, podría integrarse en estrategias de cribado poblacional más amplias, permitiendo identificar personas en riesgo de múltiples enfermedades a partir de una única prueba existente. Los autores advierten, sin embargo, que antes de dar ese paso son necesarios estudios prospectivos, análisis de costo-efectividad y validaciones en poblaciones más diversas, incluyendo grupos de distintas ancestrías y contextos socioeconómicos, para confirmar que el beneficio clínico es real y que el modelo no amplifica desigualdades existentes en salud.