En un programa de tamizaje de retina, la calidad de imagen no es un tema “del técnico” ni un detalle menor de equipamiento. Una retinografía no evaluable puede significar:
- un paciente que debe volver otro día
- un resultado que no permite tomar decisiones
- más carga para el equipo de coordinación
- más pérdida de seguimiento
- peor rendimiento de la teleoftalmología
Por eso, los programas maduros tratan la calidad de imagen como una variable operativa central: se define, se mide, se corrige y se audita.
Este artículo propone un marco práctico para hospitales, clínicas, redes de atención primaria y campañas que capturan retinografías para detección de retinopatía diabética u otros hallazgos de retina.
Fuentes institucionales útiles para este enfoque:
- NHS Diabetic Eye Screening Programme - guidance on fundus image quality and inadequate images: https://www.gov.uk/government/publications/diabetic-eye-screening-pathway-for-images-and-where-images-cannot-be-taken/diabetic-eye-screening-guidance-when-adequate-images-cannot-be-taken
- American Telemedicine Association - Practice Guidelines for Ocular Telehealth-Diabetic Retinopathy: https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC7187969/
- FDA - Human Factors and Medical Devices: https://www.fda.gov/medical-devices/device-advice-comprehensive-regulatory-assistance/human-factors-and-medical-devices
- WHO - Package of Eye Care Interventions: https://www.who.int/publications/i/item/9789240048959
Qué significa “no evaluable” en la práctica
Una imagen no evaluable es aquella que no permite interpretar con confianza la retina para el objetivo del programa. Puede deberse a problemas de captura, medios opacos, mala fijación, campo insuficiente, desenfoque, iluminación deficiente, artefactos o una combinación de factores.
La guía del programa de tamizaje ocular diabético del NHS distingue entre situaciones en las que las imágenes no pueden obtenerse y situaciones en las que sí se capturan, pero resultan inadecuadas para evaluación. También remarca que la decisión sobre calidad puede ocurrir en más de un punto del circuito: durante la captura y durante la gradación.
Ese punto es clave: la calidad no se resuelve solo “al final”. Debe controlarse en el momento de captura, porque ahí todavía es posible corregir.
Por qué afecta directamente los resultados del programa
Una tasa alta de estudios no evaluables genera una cadena de problemas:
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Recapturas innecesarias
El paciente debe volver, el equipo reabre el caso y se consume otro turno. -
Demoras clínicas
Si el estudio era de riesgo, la falta de imagen útil retrasa la decisión. -
Pérdida de seguimiento
Cada visita adicional aumenta la posibilidad de que el paciente no complete el circuito. -
Sobrecarga de especialistas
El oftalmólogo o grader pierde tiempo separando problemas técnicos de hallazgos clínicos. -
Métricas engañosas
“Capturamos 1.000 pacientes” no significa mucho si una proporción relevante no pudo ser evaluada.
Por eso, en programas de retina conviene medir no solo cobertura, sino también porcentaje de imágenes evaluables, motivos de rechazo y tiempo hasta recaptura.
Si estás trabajando el cierre de derivaciones, este artículo complementa la guía sobre adherencia y cierre del circuito:
https://retinar.com.ar/blog/adherencia-control-retina-diabetes-recordatorios-cierre-loop/
Las causas más frecuentes de mala calidad
Aunque cada cámara y población tiene sus particularidades, las causas suelen agruparse en cinco bloques.
1) Posicionamiento del paciente
Incluye mentón o frente mal apoyados, ojo desalineado, distancia incorrecta, mala fijación o cansancio durante la captura.
La solución no es solo “capacitar una vez”: se necesitan instrucciones simples, checklist de postura y feedback inmediato al operador.
2) Enfoque, iluminación y artefactos
El desenfoque, la subexposición, la sobreexposición, los reflejos y las pestañas sobre el campo pueden volver la imagen difícil de leer.
Un protocolo de captura debe definir qué hacer antes de aceptar la imagen: repetir, ajustar cámara, cambiar fijación o tomar imágenes adicionales.
3) Campo insuficiente
Una retinografía puede estar nítida y aun así no cubrir la región necesaria. Para tamizaje de retinopatía diabética, los protocolos suelen especificar campos centrados en mácula y disco óptico, o variantes equivalentes según cámara y programa.
La guía del NHS, por ejemplo, describe criterios de adecuación vinculados al campo y a la visualización de estructuras relevantes.
4) Opacidades o limitaciones clínicas
Catarata, pupila pequeña, hemorragias vítreas, córnea opaca u otras condiciones pueden impedir una captura útil. En esos casos, el problema no es “fallo del operador”: el circuito debe indicar cómo derivar o evaluar por otro método.
5) Entorno de uso
Luz ambiente, espacio físico, interrupciones, conectividad, presión por volumen y ergonomía del puesto afectan la calidad. La FDA, al hablar de factores humanos en dispositivos médicos, subraya que usuario, entorno y interfaz influyen en el uso seguro y efectivo.
En campañas o APS, esta dimensión suele ser decisiva.
Un protocolo mínimo para capturar bien a la primera
Un buen protocolo no tiene que ser largo. Tiene que ser accionable.
Antes de la captura
- Confirmar identidad del paciente y ojo.
- Explicar el procedimiento en una frase clara.
- Revisar limpieza básica del lente y configuración de cámara.
- Ajustar silla, mentonera y frente.
- Controlar luz ambiente cuando sea posible.
- Registrar antecedentes relevantes para interpretación local, si el flujo lo requiere.
Durante la captura
- Verificar enfoque antes de disparar.
- Confirmar que mácula y/o disco estén dentro del campo esperado.
- Repetir en el momento si hay pestañas, reflejos, sombra, desenfoque o mala fijación.
- Capturar imágenes adicionales si el protocolo lo permite y el primer campo no alcanza.
- Registrar la causa cuando no se logra una imagen adecuada.
Después de la captura
- Marcar calidad: evaluable / no evaluable / dudosa.
- Registrar motivo de no evaluable con categorías simples.
- Enviar a revisión solo imágenes que cumplan criterio mínimo, salvo que el protocolo indique evaluación de todos los casos.
- Definir acción inmediata: aceptar, recapturar, derivar o programar nuevo intento.
La ATA recomienda que las imágenes no obtenibles o no gradables se traten como hallazgos positivos en programas de telehealth para retinopatía diabética, con derivación para evaluación oftalmológica cuando corresponda. En términos operativos: un “no evaluable” no debe quedar en una bandeja sin dueño.
Métricas que conviene mirar cada mes
Para operar, no hace falta un tablero enorme. Estas métricas suelen alcanzar:
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Porcentaje de estudios evaluables
Total evaluables / total capturados. -
Tasa de no evaluables por sede y operador
Permite detectar necesidades de capacitación, problemas de cámara o condiciones del entorno. -
Motivos de no evaluabilidad
Desenfoque, campo insuficiente, opacidad, pupila pequeña, artefacto, error de identificación, otros. -
Recaptura en el mismo día
Mide si el control de calidad ocurre a tiempo. -
Tiempo hasta resolución del no evaluable
Días hasta recaptura, derivación o cierre clínico. -
Tasa de no evaluables repetidos
Si un paciente falla más de una vez, probablemente necesita un circuito alternativo. -
Discordancia captura vs revisión
Casos que el capturador marcó como adecuados pero el grader consideró inadecuados, o al revés. -
Impacto en derivaciones
Cuántos no evaluables terminaron en evaluación presencial, recaptura o pérdida de seguimiento.
Estas métricas conectan calidad técnica con resultados operativos. También ayudan a justificar inversión en capacitación, mejores cámaras, rediseño de puestos o asistencia por software.
Cómo usar IA sin tapar el problema operativo
La IA puede ayudar mucho en calidad de imagen, pero no debe convertirse en una caja negra que simplemente rechaza estudios.
El uso más útil suele ser:
- avisar al operador que la imagen está desenfocada
- detectar campo insuficiente
- señalar baja iluminación o reflejos
- sugerir recaptura antes de que el paciente se retire
- priorizar revisión cuando hay incertidumbre
- registrar métricas automáticamente
La clave es que la IA dé feedback accionable en el momento correcto. Si el sistema informa “no evaluable” tres horas después, el paciente ya se fue y el costo operativo vuelve a aparecer.
Este enfoque se relaciona con el diseño human-in-the-loop aplicado a IA clínica:
https://retinar.com.ar/blog/ia-human-in-the-loop-salud/
Checklist para implementar en una institución
Para el equipo clínico
- Definir qué cuenta como imagen evaluable.
- Acordar cuándo se recaptura y cuándo se deriva.
- Establecer criterios para casos no evaluables repetidos.
- Revisar periódicamente ejemplos reales con capturadores y graders.
Para operaciones
- Medir no evaluables por sede, operador, cámara y jornada.
- Reservar tiempo para recaptura inmediata.
- Evitar agendas tan ajustadas que premien capturar rápido pero mal.
- Documentar quién resuelve cada no evaluable.
Para sistemas
- Registrar motivo de calidad como dato estructurado.
- Evitar campos libres como única explicación.
- Vincular calidad con imagen, ojo, operador, cámara y fecha.
- Integrar el estado del estudio al flujo de derivación.
Para compras
- Preguntar si el sistema muestra feedback de calidad en tiempo real.
- Verificar exportabilidad de métricas.
- Evaluar compatibilidad con cámaras existentes.
- Pedir ejemplos de reportes de calidad y auditoría.
Cómo ayuda Retinar en este punto
En programas de retina, Retinar ayuda a convertir la calidad de imagen en una parte operable del circuito:
- asistencia en captura para reducir estudios no evaluables
- registro de calidad y trazabilidad del estudio
- priorización de casos para revisión
- flujo de recaptura o derivación cuando la imagen no alcanza
- métricas para detectar sedes, cámaras o momentos con mayor tasa de rechazo
El objetivo no es solo “obtener una foto mejor”. Es evitar que un paciente quede sin decisión clínica por un problema que podía corregirse en el momento de captura.
Si tu institución ya está pensando en teleoftalmología, esta guía se puede leer junto con el modelo operativo de implementación:
https://retinar.com.ar/blog/teleoftalmologia-modelos-implementacion-hospitales-clinicas-campanas/
Cierre: calidad de imagen es calidad del programa
Una retinografía no evaluable parece un problema técnico, pero en realidad mide la salud del circuito completo: capacitación, protocolo, ergonomía, tecnología, agenda y seguimiento.
Los programas que bajan su tasa de no evaluables suelen lograr más que mejores fotos. Logran menos recapturas, menos pérdidas de seguimiento, mejor uso del especialista y decisiones más rápidas.
Si querés revisar cómo Retinar puede integrarse a tu flujo de captura, control de calidad, IA y derivación, podés coordinar una demo desde https://retinar.com.ar.