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Entrenan un algoritmo para detectar enfermedades por los cambios en la temperatura de la cara

Entrenan un algoritmo para detectar enfermedades por la temperatura de la cara

Antonio Martínez Ron

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Las temperaturas en diferentes regiones del rostro están asociadas con varias enfermedades crónicas, como la diabetes y la hipertensión arterial, según un estudio liderado por la investigadora china Jing-Dong Jackie Han publicado este martes en la revista Cell Metabolism. Los autores han entrenado una inteligencia artificial para detectar patrones de temperatura específicos en el rostro de los pacientes mediante una cámara térmica y concluyen que este método simple y no invasivo se podría utilizar en un futuro para la detección temprana de este tipo de enfermedades.

Para el trabajo, los autores analizaron las temperaturas faciales de más de 2.800 participantes chinos de entre 21 y 88 años y utilizaron la información para entrenar modelos de inteligencia artificial que pudieran predecir la edad térmica de una persona. Mediante este cribado, identificaron varias regiones faciales clave donde las temperaturas estaban significativamente relacionadas con la edad y la salud, incluidas la nariz, los ojos y las mejillas. Una nariz más fría y unas mejillas más cálidas, por ejemplo, pueden ser un signo revelador de un aumento de la presión arterial.

Edad y temperatura

El planteamiento de partida del equipo era analizar la estructura facial 3D para predecir la edad biológica de las personas, lo que indica cómo está envejeciendo el cuerpo. Su intención era saber si la temperatura de la cara podría ayudarles a predecir la tasa de envejecimiento y el estado de salud de las personas, un dato relevante dado que la edad biológica está estrechamente relacionada con el riesgo de enfermedades, entre ellas el cáncer y la diabetes. 

Los autores constataron que la temperatura de la nariz disminuye con la edad a un ritmo más rápido que otras partes de la cara, lo que significa que las personas con narices más cálidas tienen una edad térmica más joven y que la temperatura alrededor de los ojos tiende a aumentar con la edad.

Las personas con trastornos metabólicos como diabetes y enfermedad del hígado graso tenían un envejecimiento térmico más rápido

En el proceso los investigadores también descubrieron que las personas con trastornos metabólicos como diabetes y enfermedad del hígado graso tenían un envejecimiento térmico más rápido y tendían a tener temperaturas más altas en el área de los ojos que sus homólogos sanos de la misma edad. Las personas con presión arterial elevada también tenían temperatura más alta en las mejillas.

Relacionado con la inflamación

Al analizar las muestras de sangre de los participantes, los autores observaron que el aumento de la temperatura en la zona de los ojos y las mejillas se debía principalmente a un aumento de las actividades celulares relacionadas con la inflamación y la lucha contra las infecciones. “Desarrollamos el método ThermoFace para procesar y analizar imágenes automáticamente y luego generamos modelos de predicción de enfermedades y edad térmica”, escriben. La diferencia entre la edad prevista y la cronológica —añaden— está altamente asociada con los parámetros metabólicos, el tiempo de sueño y es modificable mediante el ejercicio.

Han, que trabaja como investigadora de la Universidad de Pekín, cree que esta herramienta tiene el potencial de promover un envejecimiento saludable y ayudar a las personas a vivir sin enfermedades, ya que vieron que al grupo de personas a las que hicieron ejercicio diario redujo su edad térmica. Ahora quiere explorar si pueden utilizar imágenes faciales térmicas para predecir otras enfermedades, como trastornos del sueño o problemas cardiovasculares, ya que esta aproximación, asegura, “tiene un potencial significativo para el diagnóstico y la intervención temprana de enfermedades”.

La cara como espejo de la salud

No es la primera vez que se utiliza el reconocimiento facial y la inteligencia artificial para el diagnostico de síndromes o enfermedades. En 2019, por ejemplo, se presentó una aplicación llamada Face2Gene que utilizaba el aprendizaje profundo para detectar posibles trastornos congénitos y del desarrollo neurológico a partir del análisis de 17.000 imágenes de rostros de niños ya diagnosticados de 216 síndromes distintos. Y el hospital Johns Hopkins trabaja desde hace tiempo en algoritmos que detecten el ictus de forma temprana mediante el análisis de los rasgos faciales.

Domingo González Lamuño, médico del Hospital Universitario Marqués de Valdecilla (Cantabria) experto en enfermedades metabólicas, cree que se trata de un artículo bien estructurado y bien planteado. “Los autores buscan tasas metabólicas ligadas a obesidad/actividad física, diabetes, resistencia a la insulina o síndrome metabólico”, señala. “En general este tipo de datos equivale a ver a alguien congestionado o abotargado, pero con la IA puedes asignarlo a riesgo metabólico”.

En su opinión, usar este tipo de imágenes térmicas quizá sirva también para identificar el riesgo de enfermedad cardiovascular y tal vez pueda predecir el riesgo de muerte o envejecimiento prematuro. “Pero también puede haber un problema de confidencialidad”, apunta. “Aunque es probable que en China sea más aplicable que en otros entornos donde la privacidad está más protegida”. 

Lara Lloret Iglesias, investigadora del Instituto de Física de Cantabria (IFCA-CSIC) especialista en IA aplicada a la medicina, cree que el artículo es muy interesante y presenta una manera nueva, barata y fácil de monitorizar la salud. “Los resultados obtenidos son prometedores, y todo indica que hay información valiosa en las imágenes térmicas que permite predecir ciertas enfermedades o incluso la edad”, explica a elDiario.es. Sin embargo, considera que necesita más trabajo y verificación, porque las variaciones térmicas pueden deberse a muchos factores externos no relacionados con nuestra salud. 

El estudio representa un primer paso muy valioso que abre el camino para una línea de investigación con mucho potencial

Lara Lloret Iglesias Especialista en IA aplicada a la medicina del Instituto de Física de Cantabria (IFCA-CSIC)

“Aunque los investigadores han intentado homogeneizar la manera en que se tomaron los datos para eliminar el ruido causado por factores como haber subido unas escaleras o salir de un ambiente más o menos cálido, es necesario estudiar en más detalle cómo estas variaciones influyen en las predicciones”, indica Lloret. “Además, el estudio se realizó solo con individuos de una única etnia, los chinos Han. Por lo tanto, antes de sacar conclusiones generalizables, sería necesario realizar estudios con otras cohortes para ver si los resultados son compatibles”. Pero en general, valora, el estudio “representa un primer paso muy valioso que abre el camino para una línea de investigación con mucho potencial”.

Luis Aldamiz-Echevarría, investigador de la Fundación Instituto de Investigación Sanitaria de Santiago [IDIS] experto en enfermedades metabólicas, cree que otra limitación del estudio, además de que los datos solo se hayan cogido pacientes chinos, es que las condiciones para registrar el rostro del paciente son casi de laboratorio más que de la práctica clínica. “Requiere que la persona tiene que estar en calma, relajada y con una temperatura controlada entre 20-25 grados, que no es lo que uno siempre tiene en la consulta”, señala. 

En general, y a pesar de otras debilidades metodológicas, el especialista cree que este tipo de aproximaciones podrán tener una utilidad en el futuro, cuando se mejoren las herramientas, pero no para el diagnóstico —que aún queda muy lejos—, sino como sistemas de seguimiento en pacientes cuya enfermedad ya se conoce. “Imagínate que tienes un sujeto con una enfermedad ya reconocida, como diabetes, hipertensión o hígado graso y lo puedes monitorizar”, explica. “Si ves un cambio en la temperatura sabes si hay mejoría o empeoramiento o si el tratamiento está funcionando”.

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