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La inteligencia artificial podría llegar a detectar riesgo cardiovascular con una selfie

Pueblo en Línea  2020:09:02.14:07

Turista en un campo de verbena del municipio Gaopo de Guiyang, capital de la provincia de Guizhou, 14 de agosto del 2020. (Foto: Zhang Hui/Xinhua)

Beijing, 02/09/2020 (El Pueblo en Línea) -Expertos en medicina china han estado cooperando con científicos informáticos para desarrollar tecnologías impulsadas por la inteligencia artificial que puedan detectar anomalías en las arterias coronarias a través de imágenes faciales.

En los últimos años, las aplicaciones impulsadas por la inteligencia artificial se han utilizado en la práctica clínica diaria como la interpretación de imágenes médicas, el análisis de electrocardiogramas y el seguimiento de signos vitales.

En el último estudio, investigadores chinos exploraron la posibilidad y la viabilidad de utilizar la inteligencia artificial para detectar la enfermedad de las arterias coronarias a través de imágenes faciales.

La apariencia facial se ha identificado durante mucho tiempo como un indicador del riesgo cardiovascular.

Características tales como calvicie de patrón masculino, pliegue de lóbulo de la oreja, xantelasmata (depósito amarillento de grasa alrededor o en los párpados) y arrugas de la piel son los predictores más comunes.

Investigadores del Centro Nacional de Enfermedades Cardiovasculares de China y de la Universidad de Tsinghua inscribieron por primera vez a 5.796 pacientes chinos para el estudio. Los participantes se sometieron a pruebas de diagnóstico por imágenes del corazón, se les tomó la foto del rostro y respondieron cuestionarios sobre su estado socioeconómico, estilo de vida e historia clínica.

Luego se desarrolló y entrenó un algoritmo de inteligencia artificial basado en los datos de los pacientes. El algoritmo se probó en imágenes faciales de otros 1.013 pacientes en nueve hospitales chinos.

De acuerdo a los resultados publicados en el European Heart Journal, el algoritmo tenía una sensibilidad del 80 por ciento y una especificidad del 54 por ciento, superando el modelo tradicional de predicción de la enfermedad de las arterias coronarias.

La sensibilidad se refiere a la capacidad del algoritmo para designar a un paciente con una enfermedad como positivo, mientras que la especificidad es la capacidad de la prueba para designar a un paciente sin enfermedad como negativo.

Los investigadores consideran que se necesitan más estudios para hacer una aplicación práctica del algoritmo. La baja especificidad actual del algoritmo plantea una preocupación, ya que los resultados falsos positivos pueden confundir tanto a los pacientes como a los médicos.

En general, los resultados sugirieron que un algoritmo de aprendizaje profundo basado en imágenes faciales puede ayudar a la detección de la enfermedad de las arterias coronarias, manteniendo la promesa de la detección previa a la prueba de la enfermedad en las comunidades.

En un editorial publicado en el mismo número de la revista, los investigadores de la Universidad de Oxford afirman que "usar las conocidas selfies como método de cribado pudiera ser una manera simple y eficiente de filtrar a toda la población para lograr una evaluación clínica más completa", y "el potencial completo de este tipo de diagnósticos novedosos y futurista está muy por delante de lo que hacemos actualmente". 

(Web editor: 周雨, 赵健)

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