La diabetes mellitus es una enfermedad metabólica crónica que ha aumentado notablemente su prevalencia en España, generando importantes complicaciones como la retinopatía diabética (RD), principal causa de ceguera en edad laboral. El diagnóstico precoz de la RD es esencial, ya que los signos clínicos suelen detectarse cuando la enfermedad está avanzada. Las nuevas técnicas de imagen como la tomografía de coherencia óptica (OCT) y la angiografía por OCT (OCTA) permiten una visualización no invasiva y de alta resolución de la retina, aunque su análisis resulta complejo para los clínicos. Por ello, este proyecto propone desarrollar y validar una herramienta basada en inteligencia artificial (IA) que, utilizando imágenes de OCT y OCTA obtenidas de un modelo murino de diabetes, permita identificar biomarcadores tempranos y mejorar la predicción y el diagnóstico precoz de la RD, facilitando así la traslación de estos hallazgos a la práctica clínica humana.