Innovación científica con datos duros
Edward Kang, estudiante de 17 años en Nueva Jersey, desarrolló RetinaMind, una inteligencia artificial capaz de identificar autismo y TDAH con una precisión cercana al 89%. El proyecto le otorgó el segundo lugar en el certamen Regeneron Science Talent Search 2026, junto con un premio de 175,000 dólares. Esta cifra refleja el impacto de una herramienta que podría transformar la forma en que se diagnostican estas condiciones, tradicionalmente evaluadas en procesos que tardan meses o incluso años.
La propuesta se basa en el análisis de imágenes de la retina mediante redes neuronales y técnicas de ensemble learning. Aunque se trata de una prueba de concepto y no de una herramienta clínica aprobada, especialistas destacan su potencial para reducir tiempos de diagnóstico y abrir nuevas líneas de investigación.
Autismo y TDAH: el papel de la retina
RetinaMind utiliza imágenes de retina para diferenciar entre personas neurotípicas y aquellas con autismo y TDAH. Kang se inspiró en estudios previos y perfeccionó el modelo con técnicas de aprendizaje profundo. El sistema combina varias redes neuronales, genera mapas de calor con GradCAM y detecta patrones invisibles para el ojo humano.
Además, el investigador exploró la biología celular y encontró que el gen ABCA4, relacionado con la desintoxicación de la retina, podría explicar algunos cambios asociados a estas condiciones. Esta integración de inteligencia artificial y biología le dio mayor solidez científica al proyecto.
Perspectivas futuras en diagnóstico
La experiencia de Kang en el Rutgers Center for Autism Research, Education and Services le permitió comprender la necesidad de diagnósticos más personalizados. Su meta ahora es entrenar el modelo para distinguir subtipos de autismo y grados de severidad, lo que facilitaría tratamientos más específicos.
El estudiante ingresará al MIT en otoño de 2026, con la intención de continuar desarrollando herramientas que unan inteligencia artificial y biología. Aunque RetinaMind aún no es un dispositivo médico, su avance representa un paso importante hacia diagnósticos más rápidos y precisos en el campo del autismo y TDAH.
