{"id":1285,"date":"2026-09-20T05:59:59","date_gmt":"2026-09-20T05:59:59","guid":{"rendered":"https:\/\/lacienciadetusojos.com\/?p=1285"},"modified":"2026-09-20T06:02:30","modified_gmt":"2026-09-20T06:02:30","slug":"elementor-1282","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/lacienciadetusojos.com\/index.php\/2026\/09\/20\/elementor-1282\/","title":{"rendered":"La inteligencia artificial como aliada en la prevenci\u00f3n de la ceguera"},"content":{"rendered":"\t\t
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Como hemos descrito en diferentes entregas de nuestra secci\u00f3n Lo vi en el peri\u00f3dico, una de las principales causas de discapacidad en el mundo corresponde a las condiciones que afectan el sentido de la vista. La visi\u00f3n no solo permite interpretar el entorno que nos rodea, tambi\u00e9n facilita actividades laborales, acad\u00e9micas, recreativas y sociales que forman parte de nuestra vida cotidiana. Cuando este sentido se ve comprometido, las consecuencias pueden extenderse mucho m\u00e1s all\u00e1 del aspecto f\u00edsico, afectando la independencia, la movilidad y la calidad de vida tanto de quienes padecen una enfermedad visual como de las personas que los rodean.<\/p>

Existen numerosos padecimientos capaces de comprometer la salud ocular. Entre los m\u00e1s frecuentes se encuentran los errores de refracci\u00f3n, las cataratas, el glaucoma, la degeneraci\u00f3n macular relacionada con la edad y la retinopat\u00eda diab\u00e9tica. En Am\u00e9rica Latina, dejando de lado los errores de refracci\u00f3n, cuatro padecimientos concentran una parte importante de la carga de discapacidad visual:<\/p>

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Cataratas: <\/b>corresponden a una opacificaci\u00f3n progresiva del cristalino, una estructura transparente encargada de enfocar la luz hacia la retina. Su aparici\u00f3n se relaciona principalmente con el envejecimiento, aunque tambi\u00e9n puede asociarse con diabetes, traumatismos, radiaci\u00f3n, tabaquismo, uso prolongado de corticoesteroides y causas cong\u00e9nitas. Conforme la enfermedad progresa, la visi\u00f3n se vuelve borrosa, disminuye la sensibilidad al contraste y las actividades cotidianas comienzan a dificultarse.<\/p>

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Glaucoma: <\/b>no se trata \u00fanicamente de una presi\u00f3n elevada dentro del ojo, como suele pensarse. En realidad, constituye un grupo de neuropat\u00edas \u00f3pticas caracterizadas por la p\u00e9rdida progresiva de c\u00e9lulas ganglionares (c\u00e9lulas especializadas que transforman la informaci\u00f3n lum\u00ednica en informaci\u00f3n que el cerebro puede interpretar) de la retina y de sus axones, acompa\u00f1ada por alteraciones del nervio \u00f3ptico y deterioro gradual del campo visual. Aunque la presi\u00f3n intraocular elevada representa el principal factor de riesgo modificable, algunas personas pueden desarrollar glaucoma aun cuando sus valores de presi\u00f3n se encuentren dentro de rangos considerados normales.<\/p>

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Degeneraci\u00f3n macular relacionada con la edad: <\/b>afecta a la m\u00e1cula, una regi\u00f3n especializada de la retina responsable de la visi\u00f3n fina y detallada. Su desarrollo involucra la acumulaci\u00f3n de dep\u00f3sitos lip\u00eddicos denominados drusas (por su apariencia similar a una geoda), alteraciones del epitelio pigmentario de la retina, procesos inflamatorios, estr\u00e9s oxidativo y cambios en distintos sistemas biol\u00f3gicos relacionados con el envejecimiento. En etapas avanzadas puede producir una p\u00e9rdida importante de la visi\u00f3n central.<\/p>

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Retinopat\u00eda diab\u00e9tica: <\/b>constituye una complicaci\u00f3n neurovascular de la diabetes mellitus. La exposici\u00f3n prolongada a niveles elevados de glucosa, junto con factores como hipertensi\u00f3n arterial, alteraciones lip\u00eddicas y duraci\u00f3n de la enfermedad, provoca cambios progresivos en los vasos sangu\u00edneos y en las c\u00e9lulas de la retina. Conforme el da\u00f1o aumenta pueden aparecer hemorragias, edema macular, lesiones isqu\u00e9micas y crecimiento anormal de vasos sangu\u00edneos, comprometiendo seriamente la visi\u00f3n.<\/p>

Durante muchos a\u00f1os se repiti\u00f3 que cerca del 80% de los casos de ceguera pod\u00edan prevenirse. Sin embargo, actualmente la Organizaci\u00f3n Mundial de la Salud utiliza una aproximaci\u00f3n diferente. Se estima que al menos 2,200 millones de personas viven con alg\u00fan grado de deficiencia visual cercana o lejana, y que en aproximadamente 1,000 millones de estos casos la alteraci\u00f3n pudo haberse prevenido o contin\u00faa sin recibir la atenci\u00f3n adecuada. Entre los factores que contribuyen a esta problem\u00e1tica destacan las desigualdades en el acceso a los servicios sanitarios, la escasez de profesionales capacitados y la limitada integraci\u00f3n de la salud ocular dentro de muchos sistemas de atenci\u00f3n m\u00e9dica.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Imagen. Representaci\u00f3n esquem\u00e1tica de la aparente apariencia de un ojo afectado por catarata<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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El primer nivel de atenci\u00f3n m\u00e9dica, un reto y una oportunidad \n<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Cuando aparece alguna molestia visual, es com\u00fan intentar primero remedios caseros, recomendaciones de familiares o medicamentos sugeridos por conocidos. En el mejor de los casos estas pr\u00e1cticas resultan inofensivas (situaci\u00f3n que nunca recomendaremos, para m\u00e1s informaci\u00f3n de clci aqu\u00ed), sin embargo siempre resulta conveniente recurrir con un especialista ante cualquier molestia evitando minimizar cualquiera de estas.<\/p>

Al persistir las mismas y acudir al m\u00e9dico general o a alguna instituci\u00f3n por lo regular entramos en contacto con la atenci\u00f3n primaria, cuya finalidad es: brindar una atenci\u00f3n m\u00e9dica accesible, integral, coordinada y continua, destinada a personas cuyos problemas de salud a\u00fan no cuentan con un diagn\u00f3stico definitivo. Esta atenci\u00f3n incluye actividades de promoci\u00f3n de la salud, prevenci\u00f3n de enfermedades, educaci\u00f3n sanitaria, diagn\u00f3stico inicial y referencia a especialistas cuando el caso lo requiere. Despu\u00e9s de algunas evaluaciones y si el problema lo amerita, se puede referir a un especialista de la salud visual, que en casos como los referidos anteriormente se tratar\u00eda de un oftalm\u00f3logo.<\/p>

En oftalmolog\u00eda existen diversas herramientas destinadas a identificar tempranamente alteraciones oculares. Dependiendo de la enfermedad sospechada, pueden realizarse mediciones de agudeza visual, exploraci\u00f3n pupilar, fotograf\u00eda del fondo de ojo, evaluaci\u00f3n del nervio \u00f3ptico, tonometr\u00eda, tomograf\u00eda de coherencia \u00f3ptica y otras pruebas complementarias. Sin embargo, la disponibilidad de estos recursos no siempre es uniforme.<\/p>

Las comunidades rurales, las regiones con dif\u00edcil acceso geogr\u00e1fico y algunas \u00e1reas con escasez de especialistas suelen enfrentar mayores dificultades para proporcionar atenci\u00f3n oftalmol\u00f3gica oportuna. Como consecuencia, muchas enfermedades son detectadas cuando ya han provocado da\u00f1os considerables e incluso irreversibles.<\/p>

Es precisamente en este escenario donde la inteligencia artificial podr\u00eda convertirse en una herramienta de enorme utilidad.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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La IA y sus m\u00e9todos diagn\u00f3sticos\n<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Pocas tecnolog\u00edas han generado tanto inter\u00e9s durante los \u00faltimos a\u00f1os como la inteligencia artificial (IA). Aunque existen numerosas definiciones, la mayor\u00eda coincide en que se trata de sistemas computacionales capaces de realizar tareas relacionadas con el an\u00e1lisis de informaci\u00f3n, el reconocimiento de patrones y la generaci\u00f3n de predicciones a partir de grandes conjuntos de datos.<\/p>

Desde una perspectiva general, gran parte de las aplicaciones modernas de inteligencia artificial comparten ciertos elementos fundamentales:<\/p>

Modelos matem\u00e1ticos y algor\u00edtmicos:<\/b> la informaci\u00f3n proporcionada a la inteligencia artificial, ya sean im\u00e1genes, sonidos, texto o valores num\u00e9ricos, es transformada en representaciones matem\u00e1ticas que permiten identificar patrones complejos dif\u00edciles de detectar mediante m\u00e9todos convencionales.<\/p>

Entrenamiento: <\/b>antes de utilizarse en escenarios reales, estos sistemas deben aprender a reconocer relaciones dentro de los datos. Durante esta etapa son expuestos a miles o incluso millones de ejemplos previamente clasificados, permitiendo ajustar sus par\u00e1metros internos y mejorar sus predicciones. Es importante se\u00f1alar que muchos dispositivos m\u00e9dicos utilizan modelos denominados “bloqueados”, cuyos par\u00e1metros no contin\u00faan modific\u00e1ndose despu\u00e9s de la autorizaci\u00f3n regulatoria.<\/p>

Arquitecturas de aprendizaje autom\u00e1tico:<\/b> aunque las redes neuronales artificiales son probablemente las m\u00e1s conocidas, la inteligencia artificial no se limita exclusivamente a ellas. Existen diversos enfoques estad\u00edsticos y computacionales capaces de analizar informaci\u00f3n y generar predicciones cl\u00ednicas.<\/p>

Procesamiento probabil\u00edstico:<\/b> a diferencia de un m\u00e9dico que integra conocimientos, experiencia cl\u00ednica y contexto individual, los algoritmos generan estimaciones probabil\u00edsticas basadas en relaciones matem\u00e1ticas aprendidas durante su desarrollo. En t\u00e9rminos sencillos, no “comprenden” la enfermedad, sino que calculan la probabilidad de que determinados patrones se encuentren presentes.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Imagen. Portada del art\u00edculo “Attention Is All You Need”, que introdujo la arquitectura “Transformer” que sustituy\u00f3 el procesamiento secuencial tradicional por un mecanismo de autoatenci\u00f3n simult\u00e1nea. Uno de los art\u00edculo mas importantes en la historia de la IA, y el m\u00e1s citado en toda la historia de la misma.\u00a0<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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La IA como herramienta diagn\u00f3stica \n<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Pero, \u00bfc\u00f3mo puede una inteligencia artificial contribuir al diagn\u00f3stico de una enfermedad ocular?<\/p>

La respuesta se encuentra en las im\u00e1genes. Muchas enfermedades que afectan al ojo generan cambios anat\u00f3micos observables mediante fotograf\u00eda retiniana, tomograf\u00eda de coherencia \u00f3ptica y otros estudios especializados. Estas im\u00e1genes contienen una enorme cantidad de informaci\u00f3n que, aunque puede ser interpretada por especialistas capacitados, tambi\u00e9n puede analizarse mediante algoritmos entrenados para reconocer patrones espec\u00edficos.<\/p>

Despu\u00e9s de procesar miles de im\u00e1genes obtenidas durante la fase de entrenamiento, los sistemas son capaces de identificar caracter\u00edsticas asociadas con determinadas enfermedades y generar una estimaci\u00f3n diagn\u00f3stica. Esto no significa que sustituyan al m\u00e9dico, sino que pueden funcionar como herramientas de apoyo para ampliar el acceso al cribado y la detecci\u00f3n temprana.<\/p>

La enfermedad ocular en la que esta tecnolog\u00eda ha alcanzado la mayor madurez regulatoria es la retinopat\u00eda diab\u00e9tica. Por esa raz\u00f3n, los principales sistemas autorizados actualmente se encuentran enfocados en la detecci\u00f3n de esta condici\u00f3n.<\/p>

Herramientas diagn\u00f3sticas aprovadas por la FDA<\/p>

A medida que la inteligencia artificial comenz\u00f3 a demostrar resultados prometedores en investigaci\u00f3n, surgi\u00f3 una pregunta inevitable: \u00bfpuede una m\u00e1quina identificar una enfermedad ocular con suficiente precisi\u00f3n para ser utilizada de manera rutinaria en la pr\u00e1ctica m\u00e9dica?<\/p>

La respuesta requiri\u00f3 a\u00f1os de desarrollo, validaci\u00f3n cl\u00ednica y evaluaci\u00f3n regulatoria. Es importante aclarar que la FDA no autoriza una inteligencia artificial de manera general, sino dispositivos m\u00e9dicos concretos con indicaciones espec\u00edficas, poblaciones definidas y condiciones precisas de uso. Por ello, resulta m\u00e1s correcto hablar de sistemas autorizados para comercializaci\u00f3n que de “inteligencias artificiales aprobadas” en t\u00e9rminos absolutos.<\/p>

Actualmente, la detecci\u00f3n aut\u00f3noma de retinopat\u00eda diab\u00e9tica constituye el \u00e1rea m\u00e1s desarrollada de la inteligencia artificial aplicada a la oftalmolog\u00eda. Dentro de este campo existen tres plataformas principales: LumineticsCore<\/b>, EyeArt <\/b>y AEYE-DS<\/b>.<\/p>

LumineticsCore<\/p>

Anteriormente conocida como IDx-DR, esta plataforma marc\u00f3 un hito hist\u00f3rico al convertirse en el primer sistema diagn\u00f3stico aut\u00f3nomo basado en inteligencia artificial autorizado por la FDA para cualquier especialidad m\u00e9dica.<\/p>

Dirigida a personas adultas con diabetes mayores de 22 a\u00f1os y sin diagn\u00f3stico previo de retinopat\u00eda diab\u00e9tica. El sistema analiza fotograf\u00edas obtenidas mediante la c\u00e1mara Topcon NW400 y eval\u00faa la presencia de lesiones compatibles con retinopat\u00eda diab\u00e9tica m\u00e1s que leve, incluyendo criterios relacionados con edema macular diab\u00e9tico. Una caracter\u00edstica distintiva es que puede generar un resultado sin requerir la interpretaci\u00f3n previa de un oftalm\u00f3logo. Tras el an\u00e1lisis, el sistema emite una recomendaci\u00f3n de referencia, la ausencia de hallazgos que ameriten referencia o un resultado no interpretable cuando la calidad de las im\u00e1genes es insuficiente.<\/p>

EyeArt<\/p>

La segunda plataforma es EyeArt, desarrollada espec\u00edficamente para la detecci\u00f3n autom\u00e1tica de distintas formas de retinopat\u00eda diab\u00e9tica. A diferencia de otros sistemas, utiliza dos fotograf\u00edas por ojo: una centrada en la m\u00e1cula y otra en el nervio \u00f3ptico (estructuras anat\u00f3micas que se ven sumamente afectadas en padecimientos visuales, como los mencionados anteriormente). Estas im\u00e1genes son obtenidas mediante c\u00e1maras Canon y compatibles autorizadas para dicha finalidad.<\/p>

Adem\u00e1s de identificar retinopat\u00eda diab\u00e9tica m\u00e1s que leve, EyeArt tambi\u00e9n puede detectar formas que representan una amenaza importante para la visi\u00f3n, incluyendo retinopat\u00eda proliferativa, retinopat\u00eda no proliferativa grave y edema macular diab\u00e9tico. Su aplicaci\u00f3n se extiende tanto a centros de atenci\u00f3n primaria como a servicios especializados de salud ocular.<\/p>

AEYE-DS<\/p>

La tercera plataforma autorizada es AEYE-DS. Su objetivo principal es detectar retinopat\u00eda diab\u00e9tica m\u00e1s que leve en personas adultas con diabetes sin diagn\u00f3stico previo de la enfermedad. Inicialmente fue dise\u00f1ada para trabajar con la c\u00e1mara Topcon NW400, aunque posteriormente ampli\u00f3 su compatibilidad a la c\u00e1mara port\u00e1til Optomed Aurora.<\/p>

Esta ampliaci\u00f3n resulta especialmente interesante porque abre la puerta a programas de cribado en cl\u00ednicas m\u00f3viles, comunidades alejadas y regiones con recursos limitados. Sin embargo, es importante destacar que la inclusi\u00f3n de una nueva c\u00e1mara no representa una inteligencia artificial diferente, sino una extensi\u00f3n tecnol\u00f3gica de la misma plataforma.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Imagen. Esquemas de c\u00e1maras diagn\u00f3sticas: Topcon NW400 (izquierda), Optomed Aurora (Derecha)<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Similitudes y diferencias \n<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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A pesar de sus diferencias t\u00e9cnicas, las tres plataformas comparten una finalidad com\u00fan: detectar retinopat\u00eda diab\u00e9tica mediante el an\u00e1lisis automatizado de fotograf\u00edas del fondo de ojo. Todas est\u00e1n destinadas a personas con diabetes, todas buscan facilitar el cribado temprano y ninguna reemplaza una valoraci\u00f3n oftalmol\u00f3gica integral.<\/p>

Las principales diferencias se encuentran en las c\u00e1maras compatibles, el n\u00famero de im\u00e1genes requeridas, sus indicaciones regulatorias espec\u00edficas y el dise\u00f1o de los algoritmos empleados para procesar la informaci\u00f3n. Sin embargo, cada una representa una demostraci\u00f3n tangible de c\u00f3mo la inteligencia artificial puede trasladarse desde los laboratorios de investigaci\u00f3n hasta escenarios cl\u00ednicos reales.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Limitaciones y desafios \n<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Aunque los resultados obtenidos son alentadores, estas tecnolog\u00edas distan mucho de ser perfectas.<\/p>

Los algoritmos pueden producir falsos positivos, ocasionando referencias innecesarias, o falsos negativos, retrasando la atenci\u00f3n de personas que realmente necesitan tratamiento. Asimismo, las im\u00e1genes de mala calidad, las cataratas avanzadas, problemas de fijaci\u00f3n ocular o errores durante la captura de fotograf\u00edas pueden impedir que el sistema genere resultados confiables.<\/p>

Adem\u00e1s, los sistemas actualmente autorizados se encuentran dise\u00f1ados para situaciones espec\u00edficas. No realizan un examen ocular integral ni permiten descartar otras enfermedades como glaucoma, degeneraci\u00f3n macular, desprendimiento de retina, inflamaciones o tumores oculares.<\/p>

Por esta raz\u00f3n, el verdadero \u00e9xito de un programa basado en inteligencia artificial no depende \u00fanicamente del algoritmo. Tambi\u00e9n requiere equipos adecuados, personal capacitado, protocolos de referencia y acceso real a especialistas capaces de confirmar el diagn\u00f3stico e iniciar el tratamiento correspondiente.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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\u00bfEs solo el principio? \n<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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La p\u00e9rdida visual contin\u00faa representando uno de los desaf\u00edos m\u00e1s importantes para los sistemas sanitarios de todo el mundo. Millones de personas enfrentan diariamente enfermedades que afectan su capacidad para trabajar, estudiar, desplazarse o interactuar con los dem\u00e1s. Al mismo tiempo, una parte considerable de estos casos podr\u00eda beneficiarse de diagn\u00f3sticos m\u00e1s tempranos y de un acceso m\u00e1s oportuno a la atenci\u00f3n especializada.<\/p>

La inteligencia artificial ha comenzado a demostrar que puede desempe\u00f1ar un papel relevante en este esfuerzo. Su capacidad para analizar grandes vol\u00famenes de im\u00e1genes, identificar patrones complejos y generar resultados en cuesti\u00f3n de segundos ofrece nuevas oportunidades para fortalecer la atenci\u00f3n primaria, ampliar programas de detecci\u00f3n y acercar servicios diagn\u00f3sticos a regiones donde hist\u00f3ricamente han sido escasos.<\/p>

Sin embargo, los algoritmos por s\u00ed solos no resolver\u00e1n los desaf\u00edos de la salud ocular. La infraestructura, la capacitaci\u00f3n del personal, la disponibilidad de equipos, los sistemas de referencia y el acceso efectivo al tratamiento contin\u00faan siendo elementos indispensables para transformar una detecci\u00f3n temprana en un beneficio real para las personas.<\/p>

Aun as\u00ed, los avances alcanzados durante los \u00faltimos a\u00f1os invitan al optimismo. Lo que hoy observamos en la retinopat\u00eda diab\u00e9tica podr\u00eda eventualmente extenderse a otras enfermedades oculares conforme aumente el conocimiento cient\u00edfico, mejoren las tecnolog\u00edas de imagen y se desarrollen nuevas herramientas de inteligencia artificial capaces de asistir a los profesionales de la salud.<\/p>

La historia de la medicina est\u00e1 repleta de innovaciones que comenzaron como ideas ambiciosas y terminaron transformando la pr\u00e1ctica cl\u00ednica. La inteligencia artificial parece recorrer un camino similar. Comprender sus fortalezas, reconocer sus limitaciones y utilizarla de manera responsable permitir\u00e1 aprovechar su verdadero potencial. Y aunque todav\u00eda existen numerosos desaf\u00edos por superar, todo indica que nos encontramos frente a los primeros pasos de una nueva etapa en la prevenci\u00f3n de la ceguera, una etapa en la que la colaboraci\u00f3n entre cient\u00edficos, profesionales de la salud y nuevas tecnolog\u00edas podr\u00eda contribuir a preservar la visi\u00f3n de millones de personas y mejorar significativamente su calidad de vida.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Imagen. Ilustraci\u00f3n cl\u00e1sica de un basilisco, haciendo referencia al experimento mental denominado: “basilisco de roko” que se pregunta sobre las implicaciones fenomenol\u00f3gicas del futuro de la IA<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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