01 El mercado de la IA en oftalmología se ve indirectamente afectado por las interrupciones en la cadena de suministro debido a su dependencia de equipos de imagen avanzados, semiconductores, sensores, infraestructura en la nube y hardware informático especializado, en lugar de productos consumibles. Las interrupciones en el suministro de sistemas de imagen oftálmica, dispositivos de diagnóstico con IA, componentes electrónicos y hardware de grado médico pueden retrasar la fabricación, instalación, integración de software y despliegue de productos en centros sanitarios de todo el mundo. Las limitaciones logísticas globales, la escasez de componentes y los plazos de adquisición prolongados también afectan a los proveedores de tecnología y a las instituciones sanitarias, influyendo en el ritmo de adopción de la IA en oftalmología. El mercado está experimentando una recuperación con capacidad limitada, respaldada por una mayor disponibilidad de componentes y la continua inversión en infraestructura sanitaria digital e innovación en IA.
01 Expansión de la detección autónoma de problemas de retina basada en IA en entornos de atención primaria. Los sistemas de salud están pasando de la detección ocular dependiente de especialistas a la evaluación retiniana autónoma mediante IA en atención primaria, farmacias y centros de salud comunitarios, lo que permite la detección temprana de enfermedades que amenazan la visión. Esta transición mejora la accesibilidad, reduce la carga de trabajo de los oftalmólogos y agiliza las derivaciones de pacientes que requieren tratamiento especializado. A medida que los proveedores de atención médica priorizan la atención ocular preventiva, la detección mediante IA se está convirtiendo en una parte integral de los programas rutinarios de diabetes y salud visual. Por ejemplo, Digital Diagnostics ofrece una plataforma de IA autónoma que detecta la retinopatía diabética sin necesidad de interpretación inmediata por parte de un especialista.
02 Integración de plataformas de IA multimodales para un diagnóstico oftalmológico integral. Se están utilizando diversas modalidades, como la fotografía de fondo de ojo, la tomografía de coherencia óptica y los datos del campo visual, en lugar de basarse en diagnósticos de una sola imagen. Esta transición permite una evaluación más completa de la enfermedad, mejora la confianza diagnóstica y facilita la toma de decisiones clínicas personalizadas en múltiples trastornos oculares. La tendencia es fortalecer la eficiencia del flujo de trabajo y expandir las aplicaciones de IA más allá de la retinopatía diabética, abarcando el glaucoma y el manejo de enfermedades de la retina. Por ejemplo, ZEISS Medical Ecosystem integra aplicaciones con IA, como ZEISS Visual Field Workspace y ZEISS CIRRUS OCT, con la plataforma FORUM, lo que permite a los médicos combinar imágenes OCT, resultados del campo visual y datos de fondo de ojo para una evaluación integral del glaucoma y las enfermedades de la retina dentro de un flujo de trabajo unificado.
01 El mercado de la IA en oftalmología prevé una continua actividad inversora impulsada por la creciente adopción de plataformas de diagnóstico basadas en IA, la expansión de los programas de cribado retiniano y la creciente demanda de soluciones automatizadas de apoyo a la toma de decisiones clínicas. Los inversores se centran en empresas que desarrollan IA avanzada para la obtención de imágenes retinianas, análisis oftalmológicos multimodales, plataformas de cribado autónomas y tecnologías oftalmológicas robóticas que mejoran la precisión diagnóstica, amplían el acceso a la atención oftalmológica y optimizan la eficiencia del flujo de trabajo clínico.
02 Principales inversiones y actividades de financiación en el mercado de la IA en oftalmología, 2025 Compañía Financiación/Inversión (USD) Detalles Mira D 2,2 millones de dólares En febrero de 2026, D-Sight recaudó 2,2 millones de dólares en una ronda de financiación liderada por Clave Capital para impulsar tecnologías oftalmológicas para la retinopatía diabética y el glaucoma. AI4Eyes 4,7 millones de dólares En enero de 2026, AI4Eyes obtuvo 4,7 millones de dólares para respaldar las aprobaciones regulatorias, los estudios clínicos, el desarrollo de productos y la comercialización de sus soluciones oftalmológicas basadas en inteligencia artificial. Optain Health 26 millones de dólares (Serie A) En septiembre de 2025, Optain Health completó una ronda de financiación Serie A liderada por Insight Partners. Esta financiación respalda la comercialización de su sistema robótico de imágenes retinianas, su implementación en empresas y su expansión a nuevos mercados globales. Robótica ForSight 125 millones de dólares (Serie B) En junio de 2025, ForSight Robotics obtuvo financiación liderada por Eclipse para acelerar el desarrollo de su plataforma robótica de cirugía oftálmica ORYOM, impulsada por inteligencia artificial, y para respaldar los ensayos clínicos en humanos.
01 El aumento de la prevalencia de la retinopatía diabética y la creciente adopción de pruebas de detección de retinopatía basadas en IA impulsan el mercado. La creciente incidencia de diabetes y enfermedades oculares relacionadas con la edad está impulsando la demanda de soluciones de diagnóstico oftalmológico basadas en IA, al generar la necesidad de realizar pruebas de detección más rápidas y escalables. Los profesionales sanitarios están adoptando la IA para detectar la retinopatía diabética, el glaucoma y la degeneración macular asociada a la edad en etapas tempranas, mejorando los resultados clínicos y reduciendo la pérdida de visión evitable. Esta creciente carga de morbilidad está impulsando la implementación de programas de detección mediante IA en hospitales y centros de atención primaria, lo que a su vez impulsa el crecimiento del mercado.Los gobiernos y las organizaciones sanitarias están ampliando las iniciativas de cribado retiniano asistido por IA para mejorar el acceso a la atención oftalmológica y paliar la escasez de oftalmólogos especialistas. La IA permite una interpretación rápida de las imágenes, facilita el cribado poblacional a gran escala y reduce los retrasos en el diagnóstico, lo que incrementa la demanda de plataformas oftalmológicas basadas en IA. La integración de estas soluciones en los programas nacionales de diabetes y atención sanitaria preventiva está acelerando su adopción en el mercado y mejorando la eficiencia de la atención sanitaria. Por ejemplo, el Programa Integrado de Retinopatía Diabética de Singapur utiliza SELENA+, un sistema de análisis de imágenes retinianas basado en IA desarrollado por el Instituto de Investigación Oftalmológica de Singapur, para apoyar el cribado de retinopatía diabética y la derivación temprana de pacientes de alto riesgo.
01 Los elevados costes de integración y las preocupaciones en materia de privacidad de datos limitan la expansión del mercado. La implementación de la IA en oftalmología requiere inversiones en dispositivos avanzados de imagen retiniana, infraestructura en la nube, integración de historias clínicas electrónicas y capacitación del personal. Muchos hospitales y clínicas oftalmológicas, especialmente en regiones de ingresos bajos y medios, enfrentan limitaciones presupuestarias y carecen de la infraestructura digital necesaria para respaldar los flujos de trabajo con IA. Por lo tanto, los altos costos de implementación y las limitaciones de infraestructura restringen la adopción generalizada de soluciones de IA en oftalmología.Las plataformas de oftalmología con inteligencia artificial dependen de la recopilación, el almacenamiento y el intercambio de imágenes y registros médicos confidenciales de pacientes a través de sistemas sanitarios conectados o basados en la nube. El cumplimiento de las normativas de protección de datos y las preocupaciones sobre la ciberseguridad aumentan la complejidad de la implementación y los costes operativos para los proveedores de atención médica. Por lo tanto, los desafíos relacionados con la privacidad de los datos y la ciberseguridad limitan la adopción generalizada de la IA en las soluciones oftalmológicas.
01 La monitorización domiciliaria mediante OCT asistida por IA y la optimización de ensayos clínicos impulsada por IA ofrecen oportunidades de crecimiento para los actores del mercado. El cambio hacia la monitorización domiciliaria de enfermedades retinianas está generando nuevas oportunidades para las empresas que desarrollan plataformas de monitorización oftalmológica basadas en IA y soluciones de gestión remota de enfermedades. La IA permite el análisis continuo de exploraciones retinianas realizadas fuera de los hospitales, lo que permite a los médicos detectar la progresión de la enfermedad con mayor antelación y optimizar los intervalos de tratamiento. Por ejemplo, el sistema Notal Vision Home OCT, con el respaldo de la plataforma de IA SCANLY Home OCT, permite a los pacientes con degeneración macular neovascular relacionada con la edad realizar autoexploraciones en casa, mientras que la IA identifica automáticamente los cambios en el líquido retiniano y alerta a los médicos para una intervención oportuna. Se espera que la expansión de la monitorización retiniana remota genere oportunidades de crecimiento a largo plazo para los diagnósticos oftalmológicos basados en IA y los ecosistemas de atención oftalmológica digital.El uso cada vez mayor de la IA en el desarrollo de fármacos oftálmicos está creando importantes oportunidades para los desarrolladores de IA, los proveedores de software de imágenes y las compañías farmacéuticas involucradas en terapias para enfermedades de la retina. La IA puede identificar automáticamente a los pacientes elegibles, cuantificar biomarcadores retinianos y monitorizar la progresión de la enfermedad a partir de imágenes de OCT y de fondo de ojo, reduciendo los plazos de los ensayos y mejorando la consistencia de los criterios de valoración.
01 Variabilidad en el rendimiento de los algoritmos y desafíos complejos en la integración de flujos de trabajo clínicos: crecimiento del mercado Un desafío importante para el mercado de la IA en oftalmología es mantener un rendimiento diagnóstico consistente en diferentes dispositivos de imagen, poblaciones de pacientes y entornos clínicos. Los modelos de IA entrenados con conjuntos de datos específicos pueden experimentar una menor precisión al implementarse en entornos sanitarios geográficamente diversos o con calidad de imagen variable. Esto requiere una validación continua de los algoritmos, la ampliación de los conjuntos de datos y actualizaciones de software, lo que incrementa los costos de desarrollo y ralentiza la comercialización a gran escala en los sistemas sanitarios globales.La integración de soluciones de IA en los flujos de trabajo oftalmológicos existentes sigue siendo un desafío debido a problemas de compatibilidad con los registros médicos electrónicos, las plataformas de imagen y la infraestructura informática hospitalaria. Muchos médicos también requieren resultados de IA transparentes y evidencia clínica antes de incorporar las recomendaciones de IA a la práctica habitual. Estas barreras de implementación aumentan la complejidad del despliegue, prolongan los ciclos de adquisición y retrasan la adopción generalizada de soluciones de diagnóstico oftalmológico basadas en IA en las organizaciones sanitarias.