Hemos leído con interés el artículo de Pérez et al.¹ titulado “Discapacidad visual asociada a retinopatía diabética y edema macular: un estudio de base hospitalaria”, cuyo objetivo fue estimar la prevalencia de la discapacidad visual y las enfermedades oculares asociadas en pacientes con diabetes tipo 2; en él se hace hincapié en la necesidad de optimizar los recursos para promover el tamizaje de la retinopatía diabética. Nos permitimos aportar lo siguiente:

Los algoritmos de inteligencia artificial (IA) cumplen un papel prometedor en las áreas de diagnóstico, pronóstico y apoyo en las decisiones clínicas. Se ha demostrado que los algoritmos de IA pueden alcanzar niveles altos de rendimiento diagnóstico para la detección de retinopatía diabética, y el aprovechamiento de estas tecnologías podrá ayudar a mejorar la calidad de los servicios de salud en países de ingresos bajos y medios.²

Wong et al.³ analizaron a 352 pacientes clasificados según el grado de edema macular determinado mediante fotografías obtenidas por tomografía de coherencia óptica. Encontraron que su IA tuvo sensibilidad de 81.5 % y especificidad de 88.8 % para interpretar las imágenes; sin embargo, las imágenes de edema macular diabético de menor severidad con arquitectura conservada y engrosamiento retiniano mínimo podía interpretarlas como normales.

Peris et al.⁴ realizaron 2680 exámenes basados en IA, los cuales arrojaron un diagnóstico adecuado en 86.80% de los pacientes y un resultado de calidad insuficiente en 13.20 %. Puntualizan que comparada con la clasificación manual de los médicos oftalmólogos, la IA es más rápida y precisa, tiene una sensibilidad de 100 % y una especificidad de 82 % para diagnóstico de retinopatía diabética y edema macular en pacientes diabéticos, lo que resultará en un incremento en la cantidad de pacientes que pueden ser tamizados e intervenidos en contextos de atención primaria. La IA es una herramienta con alto potencial para ser implementada en la práctica médica actual para el tamizaje y el diagnóstico de esas entidades, las cuales, como indican los autores, son condiciones con altas tasas de discapacidad, por lo que todos los métodos que puedan ejecutarse para optimizar su identificación tendrán repercusiones favorables en la evolución clínica. Es menester promover la realización de estudios en población latinoamericana, que permitan caracterizar enfoques cimentados en la disponibilidad de recursos y la facilidad del paciente para acceder a centros con la infraestructura necesaria para implementar la IA en la práctica habitual.