«La ciencia avanza una barbaridad». Esa es una frase que se escuchaba hace décadas siempre con asombro por todos, pero hoy en día, la sorpresa es menor porque actualmente tenemos más novedades y en medicina es algo que ya no nos sorprende.
En este post explicamos un estudio chino con más de 5000 personas recientemente publicado en la revista European Heart Journal, donde los autores han desarrollado un algoritmo capaz de detectar precozmente síntomas relacionados con problemas cardíacos mediante análisis de un conjunto de fotografías. A través de inteligencia artificial se analizan 4 imágenes faciales de una persona, que pueden ser adquiridas en la clínica médica o incluso a través de «selfies» realizados por los propios pacientes. La resolución se redujo a 256 × 256 píxeles, lo que dificulta la detección de rasgos faciales finos, siendo este un sesgo importante del estudio.
En este trabajo se realizó un estudio del historial médico de los pacientes junto a las imágenes digitales indicadas: una frontal, 2 de perfil y una de la parte superior de la cabeza. Además se asoció los hallazgos obtenidos a través angiografía por tomografía computarizada coronaria y cateterismo cardíaco. La presencia de enfermedad coronaria fue definida como oclusión > 50%. El estudio tuvo una sensibilidad aceptable del 80% y un especificidad baja (54%). Esta baja especificidad del método puede confundir tanto al paciente como al médico y sobrecargar el sistema con pruebas redundantes e innecesarias, por eso los autores proponen su algoritmo actualmente en poblaciones con un riesgo de enfermedad coronaria relativamente alto.
La parte de la cara que más contribuyó a las predicciones del algoritmo parecía ser la mejilla. Este trabajo de Lin et al, puede aportar una nueva herramienta el diagnóstico médico, donde la tecnología digital tiene una gran relevancia. Previamente la apariencia facial ya fue identificada como un marcador de riesgo cardiovascular, con características como la calvicie de patrón masculino, el pliegue del lóbulo de la oreja, los xantelasmas y las arrugas de la piel como predictores más comunes.
Con un simple «selfie» podríamos obtener de una forma simple un método para evaluar rápidamente a la población general, y en caso de sospecha, continuar con una evaluación clínica más completa.
REFERENCIA
Shen Lin, Zhigang Li, Bowen Fu, Sipeng Chen, Xi Li, Yang Wang, Xiaoyi Wang, Bin Lv, Bo Xu, Xiantao Song, Yao-Jun Zhang, Xiang Cheng, Weijian Huang, Jun Pu, Qi Zhang, Yunlong Xia, Bai Du, Xiangyang Ji, Zhe Zheng.
Feasibility of using deep learning to detect coronary artery disease based on facial photo.
European Heart Journal, 2020
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