Por Marcus Ang, MBBS, MMED, MCI, FRCS, PhD
La incidencia de la miopía juvenil continúa en aumento, una tendencia que se ha visto agravada por la disminución del tiempo al aire libre y el incremento de las actividades en interiores frente a pantallas, no solo en Asia, sino en todo el mundo. ¹ Dado que la miopía es una condición irreversible, las intervenciones para su control solo resultan eficaces cuando se aplican de manera oportuna y adecuada. ²
Las estrategias para el control de la miopía abarcan desde la prevención hasta la detección precoz de su progresión y un abordaje personalizado. ³ Entre las medidas más relevantes se encuentran las modificaciones ambientales y conductuales, como fomentar el tiempo al aire libre y reducir el tiempo dedicado a actividades de visión cercana en interiores. Estas acciones siguen siendo esenciales para prevenir la aparición de la miopía.
Además, deben implementarse intervenciones específicas para frenar su progresión, como el uso de colirios con atropina, lentes de contacto especializadas y gafas diseñadas para el control de la miopía, todas ellas opciones seguras y eficaces. ⁴
El papel de la IA
Recientemente, la inteligencia artificial (IA) ha emergido como una herramienta complementaria prometedora para apoyar a los médicos en el control de la miopía.⁵,⁶ Estos algoritmos pueden aplicarse en diversos aspectos, como la detección de la miopía y sus complicaciones, la predicción de su progresión futura y la evaluación de la respuesta al tratamiento, lo que facilita un manejo personalizado y más eficaz de esta condición.
Por ejemplo, se han desarrollado algoritmos de inteligencia artificial multimodales con un rendimiento predictivo superior al 80-90 %, basados en una sola imagen de fondo de ojo de referencia, capaces de identificar qué niños desarrollarán miopía alta cinco años después, en una población multiétnica de entre 6 y 12 años.⁷ Modelos similares han sido replicados y han demostrado su potencial para implementarse en programas de cribado escolar, facilitando la identificación temprana de niños en riesgo.⁸
Tecnologías emergentes de IA
También están emergiendo nuevas tecnologías de inteligencia artificial para apoyar el control de la miopía en niños, entre las que destacan:
IA explicable (XAI): sistemas diseñados para que los usuarios comprendan cómo y por qué la IA toma determinadas decisiones, es decir, «abrir la caja negra» del modelo, lo que genera confianza y facilita la detección de errores.
Aprendizaje automático: software que automatiza las tareas complejas y repetitivas de la creación de modelos, como la selección de algoritmos, el ajuste de parámetros y la evaluación del rendimiento, permitiendo obtener buenos resultados sin necesidad de ser un experto.
Aprendizaje federado (FL): una modalidad que permite entrenar un único modelo de IA en múltiples dispositivos (teléfonos, hospitales, etc.) sin transferir los datos privados de cada uno, ya que solo se comparten y agregan las actualizaciones del modelo, no los datos brutos.
Tecnología de IA sintética, como las redes generativas adversarias: técnicas que crean datos o contenidos realistas, pero completamente artificiales (imágenes, texto, lecturas de sensores, etc.). Se utilizan para entrenar, probar o simular sistemas cuando los datos reales son escasos o sensibles.
Procesamiento del lenguaje natural (NLP) mediante modelos de lenguaje grande (LLM):⁹ rama de la IA que permite a las computadoras comprender, interpretar y generar lenguaje humano, abarcando desde chatbots y herramientas de traducción hasta análisis de sentimientos y asistentes de voz.
Se necesita investigación
Aunque son muy interesantes, estas tecnologías de IA aún se encuentran en fase de desarrollo en el ámbito de la investigación y no se han implementado clínicamente. Los médicos aún tienen que decidir y asesorar a los pacientes sobre la estrategia adecuada para el tratamiento de la miopía y las intervenciones que deben recomendar.
También existen retos y obstáculos generalizados para su implementación, como problemas de infraestructura, normativos y de seguridad de los datos, así como dificultades para la integración en los sistemas sanitarios. La concienciación pública sobre la miopía y sus posibles complicaciones es insuficiente en muchas sociedades de Asia Oriental, lo que también puede dificultar la aceptación de estas nuevas tecnologías digitales. No obstante, las nuevas modalidades de IA, como el LLM y el FL, podrían desempeñar un papel importante en el futuro al superar estas barreras y mejorar la alfabetización digital o la concienciación sobre la miopía. En la actualidad, se reconoce a nivel mundial que la IA podría conectar a los proveedores de atención oftalmológica para la miopía, facilitar la colaboración entre sectores y mejorar el acceso de los pacientes a un tratamiento de la miopía basado en la evidencia.10
Conclusión
En resumen, la IA tiene el potencial de apoyar el tratamiento de la miopía al proporcionar una evaluación más coherente, rápida y escalable, lo que podría conducir a una detección e intervención más tempranas. En el futuro, la IA podría ayudar a identificar a los niños con riesgo de desarrollar miopía alta.
Por último, la IA podría ayudar a optimizar las estrategias de tratamiento que mejoran la personalización de las terapias, garantizando que se elija la intervención más eficaz para cada persona. Con el desarrollo y la implementación de la IA en los sistemas de salud, estas diversas herramientas clínicas complementarias podrían desempeñar un papel importante en la configuración del tratamiento de la miopía en el futuro.
El Dr. Marcus Ang, MBBS, MMED, MCI, FRCS, PhD, es consultor oftalmólogo sénior y jefe del Servicio de Córnea y Enfermedades Oculares Externas, y jefe del Servicio de Refracción del Centro Nacional de Oftalmología de Singapur (SNEC). También es asesor del Centro de Miopía del SNEC.
Referencia:
Ang, M. (2025, julio 1). How AI can help to manage juvenile-onset myopia. Review of Myopia Management. https://reviewofmm.com/ai-can-help-to-manage-juvenile-onset-myopia/
