El Imparcial 20 Jul, 2026 15:40

Edward Kang, estudiante de 17 años, desarrolla RetinaMind, una aplicación que analiza imágenes de la retina para identificar patrones asociados con el trastorno del espectro autista y el TDAH

MÉXICO-. La inteligencia artificial continúa abriendo nuevas posibilidades en el campo de la medicina.

Prueba de ello es RetinaMind, un sistema desarrollado por el estudiante estadounidense Edward Kang, de 17 años, que utiliza imágenes de la retina para identificar biomarcadores asociados con el trastorno del espectro autista (TEA) y el trastorno por déficit de atención e hiperactividad (TDAH).

El proyecto le valió el segundo lugar en el Regeneron Science Talent Search 2026, considerado uno de los concursos científicos para estudiantes de preparatoria más prestigiosos de Estados Unidos, además de un premio de 175 mil dólares.

Lejos de tratarse de una aplicación convencional de inteligencia artificial, RetinaMind busca convertirse en una herramienta de apoyo para los profesionales de la salud, facilitando la detección temprana de trastornos del neurodesarrollo mediante un método no invasivo.

Actualmente, el diagnóstico del autismo y del TDAH puede tardar meses o incluso años, ya que depende de evaluaciones clínicas, observaciones del comportamiento y entrevistas especializadas.

Kang planteó una alternativa basada en un hallazgo respaldado por investigaciones previas: la retina y el cerebro se desarrollan a partir del mismo tejido embrionario, por lo que ciertas alteraciones neurológicas podrían reflejarse en la parte posterior del ojo.

¿Cómo funciona RetinaMind?

Para desarrollar el sistema, Edward Kang entrenó varios modelos de aprendizaje automático con una base de datos pública de imágenes de retina. Posteriormente aplicó una técnica conocida como ensemble learning, que combina las predicciones de distintos modelos de inteligencia artificial para obtener resultados más precisos y confiables.

Además del software, el joven creó modelos de células retinianas para estudiar cambios genéticos relacionados con estos trastornos, fortaleciendo el sustento biológico de su investigación.

De acuerdo con Smithsonian Magazine, durante las pruebas RetinaMind alcanzó una precisión cercana al 89% al diferenciar entre imágenes asociadas con autismo y TDAH.

No obstante, el propio Kang enfatizó que la herramienta aún se encuentra en fase de investigación y no sustituye un diagnóstico médico profesional, sino que está diseñada como un apoyo para acelerar la identificación de posibles casos y facilitar una evaluación especializada.

El proyecto también demuestra el creciente potencial de la inteligencia artificial en la medicina, particularmente en áreas donde un diagnóstico oportuno puede traducirse en intervenciones tempranas y mejores resultados para los pacientes.

Aunque RetinaMind todavía requiere más estudios y validaciones clínicas antes de llegar a hospitales o consultorios, especialistas consideran que investigaciones como la de Edward Kang muestran cómo la combinación de neurociencia, oftalmología e inteligencia artificial podría transformar la forma en que se detectan algunos trastornos del neurodesarrollo en el futuro.