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28 de Agosto de 2020
MEDICINA

Aplican la inteligencia artificial para analizar fotos faciales y detectar enfermedades cardíacas

Investigadores chinos desarrollan un algoritmo, entrenado mediante aprendizaje profundo, para reconocer si una persona sufre enfermedad de las arterias coronarias según sus rasgos faciales.

La inteligencia artificial ayuda a detectar personas con enfermedad de las arterias coronarias. Un estrechamiento de estos vasos puede desencadenar infartos cardíacos. [iStock-wildpixel]

Los autorretratos, más conocidos en la actualidad como selfies, inundan la vida cotidiana como recurso para plasmar y compartir con los demás multitud de momentos: viajes, celebraciones, cenas, reuniones... Redes sociales como Instagram o Facebook están repletas de selfies que capturan las vivencias de sus usuarios. Aunque estas fotografías centradas en las caras se asocien a menudo con el postureo y la vanidad, una reciente investigación indica que su utilidad podría ir mucho más allá, hasta el punto de ayudarnos a detectar de forma precoz ciertas enfermedades cardíacas.

En un artículo destacado de la revista European Heart Journal, investigadores de múltiples universidades y hospitales de China muestran la utilidad médica de un algoritmo de inteligencia artificial (IA). El algoritmo en cuestión, entrenado mediante aprendizaje profundo, puede examinar fotografías faciales e identificar si ciertas personas podrían estar sufriendo una enfermedad de las arterias coronarias. Dicha enfermedad es la primera causa de muerte en el mundo y puede provocar angina de pecho, infartos de miocardio y, en los casos más graves, insuficiencia cardíaca y la muerte.

En la amplia mayoría de los casos, la enfermedad coronaria se produce por el estrechamiento progresivo de los pequeños vasos sanguíneos que irrigan al corazón (arterias coronarias) debido a placas de aterosclerosis y coágulos sanguíneos. Esta enfermedad evoluciona de forma asintomática a largo plazo, por lo que si no se diagnostica a tiempo puede progresar hasta causar graves daños en el corazón.

Desarrollar métodos que permitan identificar de forma precoz, sencilla y barata a las personas que están desarrollando esta enfermedad podría mejorar considerablemente su pronóstico. Cuando se produce la muerte de las células de la pared muscular del corazón (los cardiomiocitos) debido al bloqueo del flujo sanguíneo en las arterias coronarias, suele ser demasiado tarde para actuar: los daños suelen ser irreversibles y no es posible recuperar la función cardíaca perdida, salvo que se realice un trasplante de corazón.

Se sabe desde hace tiempo que determinados rasgos faciales se asocian a un mayor riesgo de enfermedad coronaria. Un signo muy típico es la aparición de depósitos de grasa alrededor de los párpados (llamados xantelasmas) o en los ojos (arco corneal). Asimismo, se ha observado que las personas cuyos lóbulos de las orejas tienen un pliegue diagonal de 45 grados de inclinación también sufren un mayor riesgo. Sin embargo, hasta ahora nunca se había investigado si era posible analizar de forma sistemática y automática fotos de pacientes para reconocer la presencia de una enfermedad coronaria aún no diagnosticada.

Los autores del reciente artículo decidieron investigar si era posible que un algoritmo de IA, entrenado a través de redes neuronales complejas, pudiera reconocer ciertos patrones faciales en fotos que indicaran enfermedad de las arterias coronarias. Para este fin, seleccionaron a casi 5800 pacientes de ocho hospitales de China y les realizaron cuatro fotografías de la cara (dos de perfil, una frontal y una de la parte superior de la cabeza), así como múltiples pruebas de imágenes médicas para evaluar el estado de las arterias coronarias. Estas imágenes se obtuvieron mediante tomografías axiales computarizadas (TAC) o  angiografías (radiografías en las que pueden observarse las arterias gracias a  la inyección de una sustancia de contraste). Posteriormente, diversos radiólogos las analizaron para puntuar el grado de enfermedad coronaria que sufrían e identificaron el lugar de estrechamiento de las arterias. Se estableció como paciente con enfermedad coronaria aquel que tuviera al menos un estrechamiento (estenosis) de un vaso coronario igual o superior al 50 por ciento. Esta información se usó tanto para entrenar a al algoritmo de IA como para validar los resultados de este. Además, múltiples enfermeras entrevistaron a los pacientes para averiguar datos sobre su estilo de vida, sus antecedentes médicos y su condición socioeconómica. 

Tras finalizar el entrenamiento y la validación  del algoritmo, se seleccionaron más de 1000 pacientes adicionales de nueve hospitales de China para poner a prueba su efectividad. Los resultados indicaban que el algoritmo era superior a dos métodos que ya se empleaban en la clínica para predecir el riesgo de enfermedad cardíaca (el modelo de Diamond-Forrester y la puntuación clínica del consorcio CAD). La IA identificaba correctamente la enfermedad de las coronarias en el 80 por ciento de los casos (sensibilidad) y descartaba la presencia de esta enfermedad en el 54 por ciento de los casos que no la sufrían (especificidad). De entre todos los rasgos faciales, las mejillas eran las que más valor ofrecían en las predicciones del algoritmo informático.

Los autores del estudio muestran, por primera vez, la viabilidad de la IA para detectar la enfermedad de las coronarias a través de fotos faciales como método de  cribado en la población general o para evaluar el riesgo de esta enfermedad en los centros de salud. Esta opción de diagnóstico precoz sería especialmente interesante en los países en desarrollo, donde no se cuenta con grandes recursos para detectar las enfermedades cardíacas de forma temprana.

El método sería un primer paso con el que decidir si se realizan pruebas médicas más certeras y caras para confirmar o descartar el diagnóstico. Sin embargo, los autores también reconocen que la herramienta cuenta todavía con importantes limitaciones y necesita un mayor desarrollo para mejorar su especificidad. Con la especificidad que presenta ahora, se diagnosticarían erróneamente muchas personas que no sufren, en realidad, una enfermedad coronaria y esto podría sobrecargar innecesariamente los sistemas sanitarios.

Uno de los mayores inconvenientes del algoritmo es que posee un gran sesgo en el entrenamiento, pues su aprendizaje se ha centrado en fotografías faciales de un único grupo étnico: los han (la etnia mayoritaria en China). Es muy probable que esta herramienta ofrezca peores resultados en el resto de etnias. Por otro lado, las personas que se han sometido a cirugías estéticas faciales podrían también «confundir» a esta técnica y mostrar resultados irreales. Por tanto, son necesarios más estudios para desarrollar y entrenar algoritmos con fotografías de múltiples etnias, para que puedan tener un valor universal y no restringido a poblaciones concretas.

En todo caso, esta nueva investigación abre un nuevo campo para el diagnóstico de enfermedades cardíacas a través de fotografías faciales mediante la IA. Se suman así a los algoritmos informáticos que ya ayudaban a los médicos a diagnosticar múltiples problemas del corazón, como el análisis automático de electrocardiogramas o de ecocardiografías.

Esther Samper

Referencia: «Feasibility of using deep learning to detect coronary artery disease based on facial photo». Shen Lin, Zhigang Li, Bowen Fu et al en European Heart Journal, publicado en línea, 20 de agosto de 2020.

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