La inteligencia artificial detecta la acromegalia a través de imágenes de la mano
Esta es la conclusión a la que han llegado investigadores de la Universidad de Kobe, quienes desarrollaron un modelo de inteligencia artificial orientado al diagnóstico temprano de esta enfermedad. Los resultados del trabajo fueron publicados en la revista The Journal of Clinical Endocrinology and Metabolism (JCEM).
¿Qué es la acromegalia y por qué es tan peligrosa?
La acromegalia es una enfermedad causada por una producción excesiva de hormona del crecimiento. Generalmente se desarrolla en la mediana edad y provoca un agrandamiento progresivo de las manos, los pies y los rasgos faciales.
Si no recibe tratamiento, puede desencadenar complicaciones graves y reduce la esperanza de vida en una media de aproximadamente diez años. Un diagnóstico temprano resulta, por tanto, fundamental.
Una alternativa más privada que el análisis facial
Los investigadores decidieron explorar si los signos de esta enfermedad podían detectarse mediante fotografías de las manos. Este enfoque podría resultar más práctico y menos invasivo para la privacidad que el análisis de imágenes del rostro.
Las imágenes utilizadas mostraban únicamente el dorso de la mano y el puño cerrado. La palma, con sus líneas características, fue ocultada deliberadamente para preservar el anonimato de los participantes.
Más de 11.000 imágenes y resultados sorprendentes
Para llevar a cabo el estudio, el equipo recopiló datos de 725 participantes procedentes de 15 centros médicos de Japón. Aproximadamente la mitad de ellos habían sido diagnosticados con acromegalia. En total, se emplearon más de 11.000 fotografías de manos tanto para entrenar como para validar el algoritmo.
El algoritmo supera a los propios especialistas
El modelo de aprendizaje automático desarrollado demostró una precisión notable. Cuando el algoritmo indicaba la presencia de la enfermedad, la probabilidad de que el paciente realmente padeciera acromegalia era del 88%. En caso de resultado negativo, la probabilidad de que la enfermedad estuviera ausente alcanzaba el 93%.
Lo más llamativo es que el algoritmo fue más preciso que los propios endocrinólogos a quienes se mostraron las mismas imágenes durante el estudio.
Próximos pasos de la investigación
De cara al futuro, los investigadores tienen previsto evaluar la eficacia del modelo con muestras más amplias y diversas. Además, quieren analizar si algoritmos similares podrían aplicarse para detectar otras enfermedades que se manifiestan en cambios en las manos, como la artritis reumatoide o la anemia.
