Nueva inteligencia artificial puede detectar enfermedades raras con solo una foto de la mano
Un grupo de investigadores de la Universidad de Kobe, en Japón, desarrolló un sistema de inteligencia artificial capaz de detectar la acromegalia, una enfermedad endocrina rara, a partir de fotografías simples de la mano. La tecnología analiza imágenes del dorso de la mano y de un puño cerrado. No requiere fotografías del rostro.
El método busca proteger la privacidad de los pacientes y aun así mantiene un alto nivel de precisión en el diagnóstico.
La acromegalia es un trastorno poco frecuente. Aparece con mayor frecuencia en la mediana edad. La causa es una producción excesiva de hormona del crecimiento. La enfermedad provoca aumento de manos y pies. También genera cambios en el rostro y crecimiento anormal de huesos y órganos internos.
El desarrollo del padecimiento es lento y progresivo. Por esa razón, su identificación temprana suele resultar difícil.
Según explicó el endocrinólogo Hidenori Fukuoka, de la Universidad de Kobe, el diagnóstico puede tardar hasta diez años. Indicó que la evolución gradual de la enfermedad y su baja frecuencia complican su detección. También señaló que existieron intentos previos de utilizar fotografías con ayuda de inteligencia artificial. Sin embargo, esos sistemas no se adoptaron en la práctica clínica.
Enfoque en las manos para proteger la privacidad
El equipo científico revisó investigaciones anteriores. Detectó que muchos modelos de inteligencia artificial utilizan imágenes faciales para identificar enfermedades. Este enfoque genera inquietudes relacionadas con la privacidad de los pacientes.
Ante esa situación, los investigadores decidieron enfocar el análisis en las manos.
La investigadora Yuka Ohmachi, estudiante de posgrado de la universidad, explicó que los médicos suelen examinar las manos durante la evaluación clínica. Esto ocurre porque la acromegalia provoca cambios visibles en esa parte del cuerpo.
El sistema analiza fotografías del dorso de la mano y de un puño cerrado. Los científicos evitaron imágenes de la palma. Las líneas palmares son muy individuales. Podrían revelar la identidad de una persona.
El estudio incluyó 725 pacientes de 15 instituciones médicas en Japón. Los investigadores recopilaron más de 11.000 imágenes para entrenar y evaluar el modelo de inteligencia artificial.
Resultados superan a especialistas
Los resultados del estudio se publicaron en la revista científica Journal of Clinical Endocrinology & Metabolism.
Según el análisis, el sistema alcanzó niveles muy altos de sensibilidad y especificidad para detectar la enfermedad. En comparaciones directas, la inteligencia artificial logró mejor desempeño que endocrinólogos experimentados que evaluaron las mismas fotografías.
Ohmachi indicó que el equipo se sorprendió por la precisión diagnóstica obtenida con imágenes simples del dorso de la mano y de un puño cerrado. También destacó que el sistema logra ese rendimiento sin usar rasgos faciales.
Posible uso en otras enfermedades
El equipo planea adaptar la tecnología para detectar otras enfermedades que generan cambios visibles en las manos.
Entre los padecimientos que podrían estudiarse se encuentran artritis reumatoide, anemia y el hipocratismo digital.
Los investigadores aclaran que el diagnóstico médico no depende solo de imágenes. El proceso clínico incluye historia médica, exámenes de laboratorio y evaluación física.
En ese contexto, la herramienta de inteligencia artificial funcionaría como apoyo para profesionales de la salud. Su objetivo sería reducir errores diagnósticos y permitir intervenciones más tempranas.
Fukuoka indicó que el desarrollo futuro podría facilitar la creación de infraestructura médica para chequeos integrales. Esto permitiría derivar casos sospechosos a especialistas y apoyar a médicos no especialistas en regiones con menos recursos.
*La creación de este contenido contó con la asistencia de inteligencia artificial. La fuente de esta información es de un medio del Grupo de Diarios América (GDA) y revisada por un editor para asegurar su precisión. El contenido no se generó automáticamente.