Así delata tu cara un problema cardíaco
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Investigadores chinos desarrollan un algoritmo que detecta enfermedades de corazón a través de un selfijosé a. gonzález
Martes, 25 de agosto 2020, 07:36
Casi nueve de cada diez españoles se hacen un selfi cuando están de vacaciones, aunque la media es de doce al día. Un gesto habitual que puede convertirse en el aliado perfecto de la salud.
Investigadores chinos han desarrollado un algoritmo capaz de rastrear cualquier ... síntoma precoz de problema cardíaco a través del análisis de un conjunto de fotografías, según el estudio publicado en la revista European Heart Journal.
« Hasta donde sabemos, éste es el primer trabajo que demuestra que la inteligencia artificial puede utilizarse para analizar rostros y detectar enfermedades cardíacas», relata Zhe Zheng, que dirigió la investigación y es vicedirector del Centro Nacional de Enfermedades Cardiovasculares y vicepresidente del Hospital Fuwai, en China.
A través del análisis de cuatro imágenes del rostro de una persona, este algoritmo es capaz de «evaluar el riesgo de enfermedades cardíacas, ya sea en clínicas o por medio de pacientes que se tomen selfis para realizar su propio examen», detalla Zheng
Una investigación que ha entrenado al algoritmo con datos de 5.796 pacientes de ocho hospitales de China entre julio de 2017 y marzo de 2019.
En el estudio, los pacientes fueron entrevistados para conocer su historial de enfermedades y, además, se sometieron a procedimientos de diagnóstico por imágenes para investigar sus vasos sanguíneos, como la angiografía coronaria o la angiografía de tomografía computarizada coronaria.
Como anexo se les tomaron cuatro fotos faciales con cámaras digitales: una frontal, dos de perfil y una de la parte superior de la cabeza.
«La mejilla, la frente y la nariz dieron más información al algoritmo que otras áreas faciales. Sin embargo, necesitamos mejorar la especificidad, ya que una tasa de falsos positivos elevada», apuntan los investigadores.
El algoritmo lleva un entrenamiento de 1.013 pacientes en 2019, sin embargo cuenta con un importante hándicap a la hora de pasar los siguientes filtros y es que la mayoría de los pacientes analizados eran de etnia china Han y falta ampliar ese espectro racial.
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