Edward, estudiante de 17 años, desarrolla una IA que diagnostica autismo y TDAH a partir de imágenes de la retina con un 89% de precisión
El proyecto logró el segundo puesto y un premio de 175.000 dólares.
Parece algo increíble pero un proyecto para el colegio ha acabado siendo uno de los avances científicos juveniles más sorprendentes del año. Su autor es Edward Kang, un estudiante de 17 años de la Bergen County Academies de Nueva Jesey. Este joven genio ha desarrollado una herramienta de inteligencia artificial capaz de diagnosticar autismo y TDAH mediante imáginees de la retina con una precisión cercana al 89%.
El sistema, llamado RetinaMind, analiza fotografías del fondo del ojo para detectar patrones invisibles al ojo humano relacionados con trastornos del neurodesarrollo. El proyecto logró el segundo puesto y un premio de 175.000 dólares en el prestigioso Regeneron Science Talent Search 2026, considerado el concurso de ciencia y tecnología para estudiantes de secundaria más importante de Estados Unidos.
Una idea nacida de un artículo científico
La inspiración de Kang llegó hace tres años, cuando investigaba posibles ideas para un trabajo académico. Durante esa búsqueda encontró un estudio de investigadores de la Universidad China de Hong Kong que utilizaba imágenes de la retina para detectar autismo. "Me pareció fascinante y poco intuitivo que se pudiera usar algo como el ojo para comprender lo que sucede en el cerebro", explicó el joven investigador.
A partir de ese momento, decidió mejorar el modelo existente y ampliar sus capacidades. Sin experiencia previa en programación, Kang aprendió por su cuenta fundamentos de inteligencia artificial, aprendizaje automático y redes neuronales a través de tutoriales y cursos online.
Cómo funciona RetinaMind
La herramienta desarrollada por Kang utiliza modelos de aprendizaje profundo para analizar imágenes de la retina y determinar si una persona es neurotípica o presenta trastorno del espectro autista (TEA) o trastorno por déficit de atención e hiperactividad (TDAH).
El sistema emplea redes neuronales convolucionales (CNN), un tipo de inteligencia artificial especializada en reconocimiento de imágenes. Según explicó el estudiante, el modelo compara múltiples predicciones realizadas por diferentes sistemas de IA y posteriormente genera un promedio para aumentar la fiabilidad del diagnóstico.
Además, RetinaMind incorpora mapas de calor mediante una técnica llamada GradCAM, que permite identificar qué zonas de la retina han sido clave para llegar a una conclusión médica. El resultado final incluye un porcentaje de confianza que indica si la retina analizada presenta patrones asociados con autismo, TDAH o un desarrollo neurotípico.
La retina, una ventana al cerebro
Aunque pueda parecer sorprendente, diversos estudios científicos han demostrado que ciertas características de la retina presentan diferencias sutiles en personas con trastornos del neurodesarrollo. Herramientas como la tomografía de coherencia óptica permiten detectar alteraciones en el grosor, profundidad y estructura de distintas capas retinianas.
Sin embargo, estas variaciones son demasiado complejas para ser interpretadas únicamente por un médico. Ahí es donde entra la inteligencia artificial. Los modelos como RetinaMind pueden detectar combinaciones de patrones microscópicos prácticamente imposibles de reconocer por el ojo humano.
Kang también ha comenzado a investigar las posibles causas biológicas detrás de estas diferencias retinianas. En sus estudios identificó genes potencialmente relacionados con el desarrollo de la retina en personas con autismo, entre ellos ABCA4, asociado con procesos de desintoxicación celular en el ojo.
Diagnóstico temprano y mejor calidad de vida
Actualmente, el diagnóstico del autismo y el TDAH depende principalmente de evaluaciones conductuales y pruebas psicológicas. Esto provoca que, en muchos casos, la detección llegue tarde. En Estados Unidos a uno de cada 54 niños, mientras que el TDAH es uno de los trastornos infantiles más frecuentes del país. Por su parte, en España el autismo afecta a más de 450.000 personas y el TDAH al 6-7% de los niños y adolescentes en España y a un 2,8%-3,3% de la población adulta.
El pediatra especializado en neurodesarrollo Paul Lipkin considera que herramientas como RetinaMind podrían facilitar diagnósticos más tempranos, aunque advierte que todavía se necesitan más estudios para confirmar la especificidad de estos patrones retinianos.
Kang comparte esa cautela, pero mantiene una visión optimista sobre el futuro de su proyecto. Su objetivo ahora es perfeccionar el sistema para distinguir distintos grados de autismo y TDAH, lo que permitiría personalizar aún más los tratamientos.