Cuatro fotografías de la cara de una persona podrían ser suficientes para detectar enfermedades cardíacas. Así lo determinó un estudio publicado en el European Heart Journal que lideró Zhe Zheng, del Centro Nacional de Enfermedades Cardiovasculares de China.
La investigación demostró que mediante un algoritmo informático de aprendizaje profundo podría diagnosticarse la enfermedad coronaria.
Según expuso el sitio EurekAlert!, si bien la herramienta debe seguir desarrollándose y probarse en grupos más grandes de personas de diferentes orígenes étnicos, tiene el potencial de usarse en la población general o grupos de riesgo.
Zhe Zheng explicó que “este es el primer trabajo que demuestra que la inteligencia artificial puede usarse para analizar rostros para detectar enfermedades cardíacas. Es un paso hacia el desarrollo de una herramienta basada en el aprendizaje profundo que podría usarse para evaluar el riesgo de enfermedades cardíacas”.
A su juicio, podría ser útil en clínicas para pacientes ambulatorios o por medio de pacientes que se toman selfies. “Esto podría guiar más pruebas de diagnóstico o una visita clínica”, dijo el académico ligado al Hospital de Fuwai, la Academia China de Ciencias Médicas y Colegio Médico Peking Union.
En todo caso, el objetivo final es desarrollar una “aplicación autoinformada” para las comunidades de alto riesgo, capaz de evaluar el riesgo de enfermedad cardíaca antes de visitar una clínica.
“Podría ser una forma barata, simple y eficaz de identificar a los pacientes que necesitan mayor atención. Sin embargo, el algoritmo requiere un mayor refinamiento y validación externa en otras poblaciones y etnias”, añadió.
Ciertos rasgos faciales están asociados con un mayor riesgo de enfermedad cardíaca, afirmó EurekAlert!, como adelgazamiento, canas, arrugas, pliegue del lóbulo de la oreja, xantelasmas (pequeños depósitos amarillos de colesterol debajo de la piel, generalmente alrededor de los párpados) y arco córneo (depósitos de grasa y colesterol que aparecen como un anillo opaco blanco, gris o azul brumoso). en los bordes exteriores de la córnea).
“Sin embargo, es difícil que las personas los utilicen con éxito para predecir y cuantificar el riesgo de enfermedad cardíaca”, propuso.
El estudio involucró a 5,796 pacientes de ocho hospitales en China entre julio de 2017 y marzo de 2019, quienes se efectuaron procedimientos radiológicos para investigar sus vasos sanguíneos, como angiografía coronaria o angiografía por tomografía computarizada coronaria. Se dividieron aleatoriamente en grupos de entrenamiento (5,216 personas) y de validación (580).
“Enfermeras capacitadas tomaron cuatro fotografías faciales con cámaras digitales: una frontal, dos perfiles y una vista de la parte superior de la cabeza. También entrevistaron a los pacientes para recopilar datos sobre su estado socioeconómico, estilo de vida e historial médico. Los radiólogos revisaron los angiogramas de los pacientes y evaluaron el grado de enfermedad cardíaca según la cantidad de vasos sanguíneos que se habían estrechado en 50 por ciento o más y su ubicación. Esta información se utilizó para crear, entrenar y validar el algoritmo de aprendizaje profundo”, detalló el sitio ligado a la American Association for the Advancement of Science (AAAS).
“Luego, los investigadores probaron el algoritmo en otros 1,013 pacientes de nueve hospitales en China, inscritos entre abril de 2019 y julio de 2019. La mayoría de los pacientes en todos los grupos eran de etnia china Han”, complementó.
De esa manera, los médicos descubrieron que el algoritmo “superó los métodos existentes para predecir el riesgo de enfermedad cardíaca. En el grupo de validación de pacientes, el algoritmo detectó correctamente la enfermedad cardíaca en el 80 por ciento de los casos, por ejemplo.
“El algoritmo tuvo un rendimiento moderado y la información clínica adicional no mejoró su rendimiento, lo que significa que podría usarse fácilmente para predecir una posible enfermedad cardíaca basándose únicamente en fotografías faciales. La mejilla, la frente y la nariz aportaron más información al algoritmo que otras áreas”, declaró Xiang-Yang Ji, director del Instituto de Cerebro y Cognición en el Departamento de Automatización de la Universidad de Tsinghua, Beijing, quien también participó del experimento.
