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MADRID, 3 Mar. (EUROPA PRESS) -
Una IA puede diagnosticar con precisión una afección endocrina poco común con solo analizar imágenes del dorso de la mano y del puño cerrado, tal y como demuestran expertos de la Universidad de Kobe (Japón).
Este logro, que además respeta la privacidad, es prometedor para establecer sistemas de derivación más eficientes y reducir las disparidades en la atención médica entre las comunidades. Los hallazgos se recogen en 'Journal of Clinical Endocrinology & Metabolism'.
La acromegalia es una enfermedad rara e intratable que suele aparecer en la mediana edad y que provoca el crecimiento de las manos y los pies, altera la apariencia facial y afecta el crecimiento de los huesos y órganos de todo el cuerpo. Esta afección, causada por la sobreproducción de la hormona del crecimiento, progresa lentamente durante décadas, pero si no se trata, puede causar complicaciones potencialmente mortales que reducen la esperanza de vida en unos 10 años. "Debido a su lenta progresión y a su rareza, no es raro que tarde hasta una década en diagnosticarse", relata Fukoka Hidenori, endocrinólogo de la Universidad de Kobe. Además, explica: "Con el avance de las herramientas de IA, se han intentado utilizar fotografías para la detección temprana, pero no se han adoptado en la práctica clínica".
Al examinar los desafíos actuales de la investigación en IA, el grupo descubrió que la mayoría se basa en fotografías faciales, lo que puede generar inquietudes sobre la privacidad. Ohmachi Yuka, estudiante de posgrado de la Universidad de Kobe, agrega: "Para abordar esta inquietud, decidimos centrarnos en las manos, una parte del cuerpo que examinamos rutinariamente junto con el rostro en la práctica clínica con fines diagnósticos, sobre todo porque la acromegalia suele manifestar cambios en las manos".
Sin embargo, decidieron redoblar los esfuerzos en materia de privacidad utilizando únicamente imágenes del dorso de la mano y del puño cerrado, evitando los patrones más individuales de las líneas de la palma. Esto les permitió contar con el apoyo de 725 pacientes de 15 centros médicos de Japón, quienes donaron más de 11.000 imágenes para entrenar y validar su modelo de IA.
El equipo de la Universidad de Kobe publica que su modelo reconoce la afección con una sensibilidad y especificidad muy altas. De hecho, su modelo supera incluso a endocrinólogos experimentados a quienes se les pidió que evaluaran las mismas fotografías.
"Francamente, me sorprendió que la precisión diagnóstica alcanzara un nivel tan alto utilizando únicamente fotografías del dorso de la mano y del puño cerrado. Lo que me pareció particularmente significativo fue lograr este nivel de rendimiento sin rasgos faciales, lo que hace que este enfoque sea mucho más práctico para el cribado de enfermedades", apunta Ohmachi.
El grupo considera que su próximo paso es extender su modelo a otras afecciones identificables mediante estas fotografías, como la artritis reumatoide, la anemia y los dedos en palillo de tambor. Ohmachi insiste: "Este resultado podría ser la puerta de entrada para expandir el potencial de la IA médica".
En la práctica médica, los médicos no solo utilizan imágenes de la mano para el diagnóstico, sino que se basan en una amplia gama de factores y datos. Por lo tanto, el equipo de la Universidad de Kobe considera que su nuevo modelo ofrece la oportunidad de "complementar la experiencia clínica, reducir la supervisión diagnóstica y permitir una intervención más temprana", como escriben en su artículo.
Fukuoka, líder del estudio, concluye que, "al seguir desarrollando esta tecnología, se podría crear una infraestructura médica durante los chequeos médicos integrales para conectar los casos sospechosos de trastornos relacionados con la mano con los especialistas".
Además, "podría apoyar a los médicos no especialistas en centros de salud regionales, contribuyendo así a la reducción de las disparidades en la atención médica en esos centros".
