Un equipo de investigadores en China ha desarrollado DeepRETStroke, un innovador sistema de inteligencia artificial que analiza imágenes de la retina para predecir el riesgo de accidente cerebrovascular (ACV) a cinco años vista. Mediante una fotografía no invasiva del fondo de ojo, este método utiliza redes neuronales profundas y ha demostrado resultados prometedores en estudios multicéntricos.

En su fase de desarrollo, los científicos entrenaron el modelo con casi 900 000 imágenes procedentes del Shanghai Integrated Diabetes Prevention and Care System y del China National Diabetic Complications Study nature.com. Luego, validaron el sistema con más de 213 000 fotografías de pacientes de China, Singapur, Malasia, Estados Unidos, Reino Unido y Dinamarca. Los resultados fueron contundentes: un AUC de 0.901 para predecir un primer ACV, y un AUC de 0.769 para riesgos de recurrencia.

Este enfoque se basa en que la vasculatura retinal refleja de manera fiel la del cerebro, compartiendo origen embrionario y características fisiológicas. A través del análisis de microvasculatura —como estrechamiento arteriolar, tortuosidad y cambios en las venas— la IA detecta señales tempranas de daño vascular que los métodos convencionales podrían pasar por alto

Más allá de DeepRETStroke, otras investigaciones han reforzado esta tendencia. Por ejemplo, un estudio del UK Biobank, publicado en la revista Heart, analizó más de 45 000 casos y encontró que cambios en la forma, calibre y ramificación vascular retinal se correlacionaban con un mayor riesgo de ACV, alcanzando resultados comparables a las pruebas tradicionales de presión arterial y colesterol. Asimismo, rastros de infartos cerebrales silentes fueron detectados por IA mediante estudios retrospectives con AUC superiores a 0.84.

Un punto fuerte del modelo chino es su versatilidad multicéntrica, validándose en diversas etnias, lo que mejora su aplicabilidad global. Además, en estudios prospectivos piloto, se comparó con modelos clínicos tradicionales y se observó que su uso podría guiar estrategias de prevención en atención primaria .

No obstante, persisten desafíos: son necesarios protocolos estandarizados de captura de imágenes, integración en la historia clínica electrónica y la aceptación de pacientes y médicos . También se requiere evaluar su eficacia en grupos poblacionales específicos y en distintos sitios clínicos antes de su implementación masiva.

¿Hacia dónde vamos? La tecnología basada en IA aplicada a la retina emerge como una herramienta no invasiva, rápida y económica para la evaluación del riesgo cerebrovascular. Su incorporación en exámenes oculares rutinarios podría revolucionar la medicina preventiva, permitiendo detectarlo antes de que ocurra el primer ACV y salvando miles de vidas. El reto ahora es validar y reglamentar su uso en la práctica clínica global.