Partiendo de un proyecto inicial para su instituto, el joven Edward Kang, de 17 años, podría haber creado uno de los desarrollos más destacados de las últimas décadas.
La historia comenzó cuando este alumno del Bergen County Academies en Nueva Jersey (Estados Unidos) preparaba su trabajo de ciencias y encontró una investigación de la Universidad de Hong Kong que empleaba imágenes de la retina para identificar autismo. «Me resultó increíble y poco intuitivo que se pudiera usar el ojo para entender lo que ocurre en el cerebro».
Diversos estudios científicos han demostrado que existen ciertas particularidades en la retina que muestran diferencias sutiles en personas con trastornos del neurodesarrollo.
La idea capturó tanto su atención que, pese a no tener experiencia previa, se sumergió en la investigación y, con el avance de la Inteligencia Artificial, el aprendizaje automático y las redes neuronales, que fue dominando a través de cursos y tutoriales online, consiguió desarrollar una herramienta a la que denominó RetinaMind.
Este sistema utiliza modelos de aprendizaje profundo para examinar imágenes retinianas y detectar si una persona tiene trastorno del espectro autista (TEA) o trastorno por déficit de atención e hiperactividad (TDAH), o si, por el contrario, es neurotípica.
Al aplicar redes neuronales especializadas en análisis de imágenes, el joven entrenó el modelo para que pudiera comparar distintas predicciones generadas por varias IA con el propósito de calcular un promedio y proporcionar un diagnóstico más preciso.
Para elevar la exactitud, RetinaMind integra mapas de calor que señalan qué áreas de la retina fueron determinantes en el diagnóstico, logrando que este modelo alcanzara una tasa de acierto elevada del 89%.
El proyecto obtuvo el segundo lugar y recibió un premio de 175.000 dólares en el reconocido Regeneron Science Talent Search 2026, posicionándose como una tecnología con gran potencial para identificar el autismo y el TDAH.
En la actualidad, los métodos para diagnosticar estas condiciones se basan en pruebas psicológicas y evaluaciones conductuales, pero suelen conllevar un diagnóstico tardío en muchos casos. Kang mantiene una visión optimista sobre RetinaMind, aunque admite que queda trabajo por realizar y que desea seguir perfeccionando el modelo para diferenciar los distintos grados de autismo y TDAH, con el fin de personalizar los tratamientos de forma más temprana y precisa.