GRACIAS A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Un 'selfie' podría ayudar a detectar enfermedades cardíacas

Las primeras pruebas preconizan buenos resultados, aunque el algoritmo ha de refinarse y aplicarse a distintos grupos étnicos

Foto: 'Selfies' predictores de enfermedades cardíacas. Foto: EFE EPA ELISABETTA BARACCHI
'Selfies' predictores de enfermedades cardíacas. Foto: EFE EPA ELISABETTA BARACCHI

Todos (o casi todos) nos hacemos ‘selfies’ por diversión, pero un nuevo estudio revela que enviar uno a nuestro médico podría ser una forma barata y sencilla de detectar enfermedades cardíacas.

En una investigación publicada en la revista científica 'European Heart Journal', científicos chinos demuestran que es posible utilizar un algoritmo informático de aprendizaje profundo para detectar la enfermedad de las arterias coronarias analizando cuatro fotografías del rostro de una persona.

"Hasta donde sabemos, éste es el primer trabajo que demuestra que la inteligencia artificial puede utilizarse para analizar rostros y detectar enfermedades cardíacas. Podría utilizarse para evaluar el riesgo de enfermedades cardíacas, ya sea en clínicas o por medio de pacientes que se tomen 'selfies' para realizar su propio examen", explica Zhe Zheng, que dirigió la investigación y es vicedirector del Centro Nacional de Enfermedades Cardiovasculares y vicepresidente del Hospital Fuwai, en China.

Los rasgos de la cara, pistas

Es conocido que ciertos rasgos faciales están asociados con un mayor riesgo de enfermedades cardíacas. Entre ellos se encuentran el adelgazamiento o las canas, las arrugas, el pliegue del lóbulo de la oreja, los xantelasmas (pequeños esteres amarillos de colesterol bajo la piel, generalmente alrededor de los párpados) y los arcos corneales (depósitos de grasa y colesterol que aparecen como un anillo opaco de color blanco, gris o azul en los bordes exteriores de la córnea). Sin embargo, es difícil que los humanos los utilicen con éxito para predecir y cuantificar el riesgo de enfermedades cardíacas.

"La mejilla, la frente y la nariz dieron más información al algoritmo que otras áreas faciales. Sin embargo, necesitamos mejorar la especificidad"

Para alimentar de datos su tecnología de inteligencia artificial, Zheng y su equipo tomaron datos de 5.796 pacientes de ocho hospitales de China entre julio de 2017 y marzo de 2019. Los pacientes se sometieron a procedimientos de diagnóstico por imágenes para investigar sus vasos sanguíneos, como la angiografía coronaria o la angiografía de tomografía computarizada coronaria. Además, se les entrevistó para conocer sus hábitos e historial de enfermedades y se les tomaron cuatro fotos faciales con cámaras digitales: una frontal, dos de perfil y una de la parte superior de la cabeza

Los investigadores luego probaron el algoritmo en otros 1.013 pacientes de nueve hospitales en China, entre abril y julio de 2019. La mayoría de los pacientes de todos los grupos eran de la etnia china Han.

Funcionaba. El algoritmo superaba a los métodos existentes para predecir el riesgo de enfermedades cardíacas, con un 80% de acierto.

"La mejilla, la frente y la nariz dieron más información al algoritmo que otras áreas faciales. Sin embargo, necesitamos mejorar la especificidad, ya que una tasa de falsos positivos elevada puede causar ansiedad e inconvenientes a los pacientes, así como una posible sobrecarga de las centros médicos con pacientes que requieren pruebas innecesarias", señala Xiang-Yang Ji, otro de los investigadores.

Simple y eficiente método de predicción

"El uso de selfies como método de detección puede permitir una forma simple pero eficiente de filtrar a la población general hacia una evaluación clínica más completa. Ese enfoque también puede ser muy pertinente para las regiones del mundo que carecen de fondos suficientes y tienen programas de detección de enfermedades cardiovasculares deficientes", indica a Neuroscience News Charalambos Antoniades, Profesor de Medicina Cardiovascular de la Universidad de Oxford.

El potencial es enorme, según los investigadores, aunque reconocen que es necesario seguir desarrollando el algoritmo y probarlo en grupos más grandes de personas de diferentes orígenes étnicos.

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