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La IA ya puede detectarte una enfermedad con solo ver tu rostro

La tecnología funciona mediante la aplicación del algoritmo de aprendizaje profundo a las características faciales de la imagen proporcionada.

(CNN) - Una nueva tecnología de inteligencia artificial (IA) puede identificar con precisión algunos trastornos genéticos raros utilizando una fotografía del rostro de un paciente, asegura un nuevo estudio.

La tecnología de IA -llamada DeepGestalt- superó a los profesionales médicos a la hora de identificar un abanico de síndromes en tres ensayos y podría agregar un valor significativo a la atención personalizada, de acuerdo con un estudio publicado en la revista Nature Medicine.

El estudio refiere que el 8% de la población tiene enfermedades con componentes genéticos clave y muchas tienen rasgos faciales reconocibles. La tecnología podría identificar, por ejemplo, el síndrome de Angelman, un trastorno que afecta al sistema nervioso con rasgos físicos distintivos como una boca grande con dientes muy separados, estrabismo o una lengua prominente.

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"La tecnología demuestra cómo se pueden aplicar con éxito algoritmos de última generación, como el aprendizaje profundo, en un campo difícil donde los datos disponibles son escasos, desiguales en términos de pacientes disponibles por condición, y donde existe la necesidad de abarcar una gran cantidad de condiciones", señaló Yaron Gurovich, director de tecnología de FDNA, una compañía de inteligencia artificial y medicina de precisión, quien dirigió la investigación.

Esto abre la puerta para futuras investigaciones y aplicaciones, y para la identificación de nuevos síndromes genéticos, agregó.

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Sin embargo, dado que las imágenes faciales son fácilmente accesibles, esto también podría suponer que los empleadores pudieran analizar las imágenes faciales y discriminar a las personas que tienen afecciones preexistentes o desarrollen complicaciones médicas, advirtieron los autores.

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Gurovich y su equipo entrenaron a DeepGestalt, un algoritmo de aprendizaje profundo, utilizando 17 mil imágenes faciales de pacientes de una base de datos de individuos diagnosticados con más de 200 síndromes genéticos distintos.

La tecnología de IA tuvo más aciertos que los médicos en dos series de pruebas separadas para identificar un síndrome objetivo entre 502 imágenes seleccionadas. En cada prueba, la IA propuso una lista de posibles síndromes e identificó al correcto en sus diez principales sugerencias el 91% de las veces.

Otra prueba consistió en la identificación de diferentes subtipos genéticos en el síndrome de Noonan, que conlleva una variedad de características distintivas y problemas de salud, como cardiopatías. Aquí, el algoritmo tuvo una tasa de éxito del 64%; en estudios anteriores los médicos que observaron imágenes de pacientes con esta enfermedad pudieron identificar el 20% de los casos, explicó Gurovich.

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"Demostramos que este sistema se puede utilizar en entornos clínicos", dijo Gurovich sobre los resultados.

La tecnología funciona mediante la aplicación del algoritmo de aprendizaje profundo a las características faciales de la imagen proporcionada y luego produce una lista de posibles síndromes.

Para ayudar a que los investigadores comprendan mejor qué rasgos evaluó para su predicción, la tecnología produce una visualización del mapa de calor exhibiendo qué regiones de la cara contribuyeron a la clasificación de las enfermedades, explicó Gurovich.

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Todas las imágenes utilizadas en los ensayos fueron de pacientes ya diagnosticados con una condición. La tecnología no identificó si cada paciente tenía un trastorno genético, solo identificó posibles trastornos que ya habían sido diagnosticados.

Una de las dificultades, mencionó Gurovich, es que el desempeño del sistema de IA es difícil de medir. "La razón por la que es difícil es porque no hay suficientes referencias disponibles públicamente", dijo.

Jorge Cardoso, profesor titular de inteligencia artificial médica en la escuela de ingeniería biomédica e imagenología en el King's College de Londres, describió la tecnología como "muy interesante".

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Agregó que "la recopilación de conjuntos de datos médicos cada vez más grandes y bien curados ha permitido a las herramientas de inteligencia artificial predecir mutaciones genéticas a partir de la imagenología de fenotipos reduciendo la carga de los sistemas de salud y mejorando la forma en que cuidamos a los pacientes". Los fenotipos son características visibles y por tanto observables.

"Si bien aún deben abordarse varias limitaciones para garantizar que los algoritmos propuestos sean sólidos en el entorno hospitalario, clínicamente precisos y aplicables a diferentes grupos de edad y poblaciones étnicas, el potencial de la inteligencia artificial en la asistencia sanitaria es inmenso", dijo Cardoso, quien no participó en la investigación.

Peter McOwan, profesor de ciencias de la computación en la Universidad Queen Mary de Londres, también señaló que "esta es otra aplicación fantástica y potencialmente revolucionaria de la tecnología de inteligencia artificial. Cuando vemos tantas historias negativas en torno a la tecnología de inteligencia artificial, es bueno que nos recuerden los beneficios reales que puede brindar a la humanidad".

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