CIUDAD DE MÉXICO (proceso.com.mx) – Científicos de la Universidad de la Ciudad de Osaka desarrollaron un modelo de inteligencia artificial que estima con precisión la edad de un paciente. Lo lograron utilizando radiografías de tórax de personas sanas recogidas en varios hospitales. Curiosamente, descubrieron una relación positiva entre la edad estimada por la IA y enfermedades crónicas como la hipertensión, la hiperuricemia y la EPOC (enfermedad pulmonar obstructiva crónica). En el futuro, se espera que los «marcadores de IA» sigan desarrollándose para predecir la esperanza de vida y la gravedad de las enfermedades. También se espera que puedan predecir el riesgo de determinadas intervenciones quirúrgicas.
Este nuevo modelo de IA permitirá definir la edad de los pacientes, en lugar de rostros que no indican necesariamente la edad. Las radiografías de tórax pueden proporcionar una imagen más clara de la edad de un paciente. Cualquier disparidad puede utilizarse entonces como correlación con enfermedades crónicas, lo que convierte este trabajo en algo más que una curiosidad científica: cuando existe tal discrepancia entre la edad calculada por la IA y la edad real del paciente, puede mejorar la detección de posibles enfermedades. Todos los resultados del estudio se publicarán en The Lancet Health and Longevity.
El equipo de investigación está dirigido por Yasuhito Mitsuyama, estudiante de posgrado, e Hiroki Ueda, doctorado, ambos del Departamento de Radiología de Diagnóstico de la Escuela de Posgrado de Medicina de la Universidad de la Prefectura de Osaka. Para lograrlo, el equipo de investigación construyó un modelo de aprendizaje profundo de IA para estimar la edad de muchas personas a partir de imágenes de rayos X de tórax. El modelo se aplicó a imágenes de rayos X de pacientes enfermos y se analizó la relación entre la edad estimada por la IA y cada enfermedad. La red neuronal se entrenó con aproximadamente 67.999.99 radiografías, obteniéndose interesantes resultados de prueba: entre 2008 y 2021, se obtuvieron radiografías de aproximadamente 36.501 personas sanas de tres hospitales diferentes. El índice de correlación entre los resultados obtenidos y la realidad de los pacientes fue de 0,95 (siendo 1 la correlación total). En otras palabras, en lo que respecta a la edad, el grado de aproximación a resultados fiables es excepcionalmente alto.
Por supuesto, para estimar la edad del paciente, estos «marcadores de IA» de la biología del paciente se probaron en 34.197 radiografías de pacientes con enfermedades conocidas de otros dos centros médicos. Los resultados revelaron que la diferencia entre la edad estimada por el IA de cada paciente y la edad cronológica puede correlacionarse con una serie de enfermedades crónicas. En otras palabras, cuanto mayor es la edad estimada por la IA de un paciente, más probable es que padezca una enfermedad relacionada con su esperanza de vida. Dice Mitsuyama. Los resultados que sugiere el análisis de las radiografías de tórax en relación con la edad son muy buenos. La edad es uno de los factores más importantes en medicina».
Está claro que las redes neuronales automatizan gran parte de la información que a menudo pasamos por alto. Sin embargo, hay que decir que estos asistentes de IA están abriendo nuevas vías de tratamiento, entendiendo cómo se desarrollan ciertas enfermedades y creando también nuevos procedimientos para pacientes mayores.
