La miopía, una epidemia silenciosa en expansión
La miopía, o dificultad para ver de lejos, afecta ya a más de dos mil millones de personas en el planeta, y las estimaciones apuntan a que para 2050 casi la mitad de la población mundial podría padecerla. Si no se corrige, puede derivar en problemas de visión más graves, perjudicando la educación, el desarrollo profesional y la calidad de vida. En sus formas más severas, aumenta significativamente el riesgo de daño ocular irreversible.
Ante esta situación, un equipo de investigadores de la Universidad Médica Capital en China ha analizado cómo la inteligencia artificial puede ayudar a revertir esta tendencia mediante la detección precoz, el análisis de factores de riesgo y la predicción de resultados clínicos. El trabajo, firmado por los doctores Li Li, Jifeng Yu y Nan Liu, se ha publicado en la revista Pediatric Investigation el 18 de marzo de 2025.
Detectar la miopía antes de que aparezca
La IA, y en especial sus ramas de machine learning y deep learning, ha demostrado ser capaz de detectar miopía a partir de imágenes de fondo de ojo y tomografías de coherencia óptica. Al entrenar modelos con miles de imágenes de pacientes miopes, los algoritmos aprenden a reconocer sutiles cambios en el color y el patrón de la retina. Esto permite que, al recibir nuevas imágenes, el sistema pueda emitir diagnósticos fiables incluso en fases tempranas de la enfermedad.
Además, dispositivos de automedición como SVOne, que incorpora sensores de frente de onda, ya utilizan algoritmos de IA para detectar defectos refractivos. Estos sistemas pueden conectarse a bases de datos en línea para comparar las imágenes en tiempo real y detectar signos incipientes de miopía.
IA para monitorear el comportamiento visual infantil
Una de las aplicaciones más prometedoras de la IA es su capacidad para identificar cambios en el comportamiento visual de los niños. Equipos como el monitor Vivior utilizan algoritmos de machine learning para analizar la cantidad de tiempo que los menores dedican a actividades de visión cercana —como el uso de pantallas—, un factor clave en el desarrollo de la miopía entre los 6 y 16 años. Esta tecnología permite alertar a padres y profesionales sanitarios antes de que el problema se agrave.
Análisis predictivo para evaluar riesgos
Modelos avanzados como los basados en XGBoost pueden procesar grandes volúmenes de datos longitudinales —genética, antecedentes familiares, entorno y parámetros fisiológicos— para identificar los factores que más influyen en el desarrollo de la miopía. “Un modelo basado en XGBoost puede aprender los resultados y factores de riesgo de la miopía en numerosos pacientes y luego aplicarlos para evaluar a nuevos casos”, explica la doctora Li Li.
Esta capacidad predictiva no solo ayuda al diagnóstico individual, sino que también puede informar políticas públicas y estrategias clínicas para frenar el avance de la miopía en la población general.
Desafíos pendientes: calidad, equidad y privacidad
Pese al entusiasmo, el estudio subraya varios retos que deben superarse para que la IA pueda usarse de forma generalizada en la clínica oftalmológica. El primero es la calidad y representatividad de los datos: muchos modelos se entrenan con información procedente de grandes hospitales, lo que puede limitar su eficacia en consultas más pequeñas o en contextos rurales.
Además, la IA no sustituye al juicio clínico. Su falta de transparencia en la toma de decisiones puede generar desconfianza entre los profesionales médicos. A ello se suma el reto de garantizar la privacidad de los datos médicos, especialmente en un contexto donde se manejan grandes volúmenes de información sensible.
Un futuro prometedor, si se hacen bien las cosas
El doctor Jifeng Yu concluye que, aunque se han logrado avances notables, aún queda camino por recorrer: “Al construir conjuntos de datos de alta calidad, mejorar la capacidad del modelo para procesar datos de imagen multimodal y perfeccionar la interacción humano-máquina, los modelos de IA pueden mejorarse aún más para su aplicación clínica generalizada”.
La inteligencia artificial se perfila así como una herramienta poderosa para frenar una de las crisis visuales más silenciosas del siglo XXI. Su impacto dependerá de que la tecnología se integre de forma ética, equitativa y eficaz en los sistemas de salud.
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