✨︎ Resumen (TL;DR):
- Edward Kang, de 17 años, diseñó RetinaMind, un modelo que analiza la retina para identificar autismo y TDAH.
- El sistema alcanzó un 89% de precisión en pruebas iniciales y le otorgó el segundo lugar en el Regeneron Science Talent Search 2026.
- Aunque es una prueba de concepto prometedora, expertos advierten que requiere validación antes de usarse en consultorios.
Edward Kang, un estudiante de 17 años de Nueva Jersey, desarrolló RetinaMind, una inteligencia artificial que analiza imágenes de la retina para detectar autismo y TDAH con una precisión cercana al 89%. El proyecto obtuvo el segundo lugar y un premio de 175,000 dólares en el Regeneron Science Talent Search 2026, posicionándose como una alternativa no invasiva para acelerar diagnósticos que hoy toman meses o años.
RetinaMind es una herramienta de inteligencia artificial que procesa imágenes oculares mediante aprendizaje profundo para identificar si una persona presenta trastorno del espectro autista o trastorno por déficit de atención con hiperactividad.
El proyecto nació en 2023, cuando Kang leyó un estudio de la Universidad China de Hong Kong sobre el uso de imágenes de retina para identificar autismo. Sin experiencia previa en programación, el estudiante aprendió a codificar mediante tutoriales en línea hasta diseñar su propia arquitectura de software.
“Me pareció fascinante y muy poco intuitivo que puedas usar algo como el ojo para entender lo que ocurre en el cerebro”, comentó Kang sobre el origen de su investigación.
Para lograrlo, la plataforma combina una red neuronal convolucional entrenada con fotografías etiquetadas y una técnica llamada “ensemble learning”. Este método hace que múltiples modelos analicen la misma imagen, voten el diagnóstico y promedien un resultado mucho más estable y certero.
El gen ABCA4 y la conexión biológica de RetinaMind
El trabajo de Kang fue más allá de la programación al explorar las bases celulares de la neurodivergencia. Desde finales de 2024, el joven analizó modelos celulares para entender por qué la retina refleja estas condiciones e identificó una disminución en la expresión del gen ABCA4, que produce una proteína clave para mitigar la toxicidad en el ojo.
Esta aproximación combinada convenció a los jueces del certamen científico escolar más prestigioso de Estados Unidos. Maya Ajmera, presidenta de la Society for Science, destacó que unir la informática con la biología celular aportó una gran sofisticación y profundidad al proyecto.
Durante su último año escolar, Kang realizó prácticas en el Centro de Investigación, Educación y Servicios de Autismo de Rutgers. “Ver de primera mano lo personalizados que pueden ser los tratamientos le dio dirección a mi proyecto”, explicó el estudiante, quien ingresará al MIT este otoño.
Limitaciones clínicas y el futuro del diagnóstico
Pese al entusiasmo, la comunidad médica pide cautela. El autismo y el TDAH se definen mediante el comportamiento clínico, pues no existen biomarcadores definitivos. Paul Lipkin, especialista de la Universidad Johns Hopkins, advierte que las variaciones detectadas en la retina “podrían no ser específicas de estas condiciones, sino de alguna condición neurológica de base cerebral en general”.
El propio creador de la herramienta reconoce esta limitación. Actualmente, el modelo solo emite un resultado binario general, por lo que su siguiente meta es entrenar al sistema para clasificar los niveles de severidad en leves, moderados o severos.
Por ahora, RetinaMind permanece como una sólida prueba de concepto científica. Si los futuros ensayos clínicos validan su eficacia de manera independiente, la tecnología podría convertirse en una herramienta de cribado rápido en las primeras etapas de desarrollo.
