Inteligencia Artificial puede estimar la edad y detectar enfermedades a través de radiografías de tórax
Investigadores de la Universidad Metropolitana de Osaka, Japón, han desarrollado un innovador modelo de inteligencia artificial (IA) que utiliza radiografías de tórax para estimar con precisión la edad cronológica de un individuo y detectar posibles correlaciones con enfermedades crónicas. El estudio, publicado en The Lancet Healthy Longevity, señala un avance significativo en el campo de las imágenes médicas y su potencial para facilitar la detección temprana y la intervención en enfermedades.
El equipo de investigación, liderado por el estudiante de posgrado Yasuhito Mitsuyama y el doctor Daiju Ueda del Departamento de Diagnóstico y Radiología Intervencionista de la Facultad de Medicina de la Universidad Metropolitana de Osaka, desarrolló un modelo de IA basado en aprendizaje profundo. Este modelo fue capaz de estimar la edad de individuos sanos a partir de radiografías de tórax.
El modelo fue luego aplicado a radiografías de pacientes con enfermedades conocidas para analizar la relación entre la edad estimada por la IA y las enfermedades. Para evitar el sobreajuste, los investigadores recopilaron datos de múltiples instituciones.
El modelo de IA fue entrenado, probado y validado utilizando un conjunto de 67,099 radiografías de tórax tomadas entre 2008 y 2021, correspondientes a 36,051 individuos sanos sometidos a controles de salud en tres centros. El coeficiente de correlación entre la edad estimada por la IA y la edad cronológica fue de 0.95, indicando una correlación fuerte.
Adicionalmente, se recolectaron 34,197 radiografías de tórax adicionales de pacientes con enfermedades conocidas, provenientes de dos instituciones distintas. Los resultados mostraron que la diferencia entre la edad estimada por la IA y la edad cronológica se correlacionó positivamente con diversas enfermedades crónicas como hipertensión, hiperuricemia y enfermedad pulmonar obstructiva crónica (EPOC). Esto sugiere que un aumento en la edad estimada por la IA podría indicar una mayor probabilidad de estas enfermedades.
Este enfoque podría tener implicaciones significativas en la estratificación del riesgo, terapias personalizadas y enfoques de diagnóstico temprano para enfermedades asociadas con la edad. Mitsuyama comentó: «Nuestros resultados sugieren que la edad aparente basada en la radiografía de tórax puede reflejar con precisión las condiciones de salud más allá de la edad cronológica. Nuestro objetivo, ahora, es desarrollar aún más esta investigación y aplicarla para estimar la gravedad de las enfermedades crónicas, predecir la esperanza de vida y pronosticar posibles complicaciones quirúrgicas».
