Una nueva técnica desarrollada por investigadores surcoreanos plantea un enfoque alternativo para el diagnóstico del trastorno por déficit de atención e hiperactividad (TDAH) en menores, a partir de fotografías del fondo del ojo.
El modelo, entrenado con inteligencia artificial, ha sido capaz de detectar el trastorno con una precisión del 96,9 % utilizando únicamente imágenes de la retina.
Según el estudio publicado en la revista científica Nature, los investigadores realizaron un ensayo en el que participaron 646 menores, de los cuales 323 habían recibido previamente un diagnóstico de TDAH. Los otros 323, sin diagnóstico, fueron seleccionados con características de edad y sexo comparables.
El modelo de inteligencia artificial fue alimentado con datos biométricos de la retina, en particular con información relacionada con la forma, densidad y grosor de los vasos sanguíneos, así como con alteraciones en el disco óptico.
Según el artículo, estas variables permitieron anticipar no solo la presencia del TDAH, sino también deficiencias asociadas a la atención visual selectiva.
Utilización de biomarcadores visuales
Este avance se inscribe en una línea de investigación que busca nuevos marcadores biomédicos no invasivos para el diagnóstico de trastornos neurológicos.
A diferencia de métodos tradicionales, que suelen requerir observación clínica prolongada, entrevistas con familiares y pruebas psicométricas, esta tecnología se apoya exclusivamente en imágenes oculares.
“El análisis con fotografías del fondo de ojo demuestra un alto potencial como biomarcador no invasivo para el cribado del TDAH y la clasificación de los déficits ejecutivos”, indicaron los autores del estudio.
De confirmarse su utilidad en otras poblaciones, esta herramienta podría ser incorporada en centros de salud con alta demanda de consultas por dificultades atencionales.
Aplicaciones y ventajas clínicas
Uno de los aspectos destacados del sistema es su facilidad de implementación. El procedimiento para obtener la imagen es rápido, no requiere sedación ni exposición a radiación, y podría integrarse con relativa facilidad en consultas de atención primaria, pediatría o servicios de salud mental infantojuvenil.
En España, la Asociación Española de Pediatría estima que alrededor de 500.000 menores padecen TDAH. Esta prevalencia, combinada con los desafíos de diagnóstico temprano, ha generado una creciente demanda de métodos más accesibles, fiables y objetivos.
En ese contexto, el uso de la retina como fuente de información diagnóstica representa una alternativa que podría complementar las prácticas actuales.
Limitaciones y futuro del estudio
Pese a los resultados prometedores, el equipo de investigación reconoce que la herramienta tiene limitaciones. Por ejemplo, las personas con diagnóstico de trastorno del espectro autista fueron excluidas del estudio, lo que restringe su aplicabilidad a una parte de la población con comorbilidades frecuentes.
Además, la muestra analizada tenía una edad media de 9.5 años, por lo que no es posible inferir si el modelo funcionaría con adultos o adolescentes mayores.
Los autores ya trabajan en una ampliación del estudio que permita evaluar la efectividad del sistema en diferentes rangos etarios y en personas con otros trastornos del neurodesarrollo. También se plantea la posibilidad de explorar si esta tecnología podría ser útil para otros diagnósticos psiquiátricos o neurológicos.
Retos éticos y clínicos
La adopción de herramientas basadas en inteligencia artificial en contextos clínicos plantea desafíos en materia de privacidad, validación y supervisión médica. Si bien el modelo surcoreano no requiere datos sensibles adicionales más allá de la imagen retiniana, su implementación deberá estar acompañada de marcos regulatorios claros que garanticen la seguridad y el correcto uso de la tecnología.
Por el momento, el modelo no sustituye el diagnóstico clínico tradicional, sino que se plantea como una ayuda complementaria.
La posibilidad de utilizar una imagen ocular como indicador de procesos neurológicos abre una vía para la exploración interdisciplinaria entre oftalmología, neurociencia e inteligencia artificial, con potenciales aplicaciones más allá del TDAH.
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