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Redacción Sufragio
Científicos de la Universidad Metropolitana de Osaka han logrado un avance significativo en el campo de la inteligencia artificial (IA) aplicada a la medicina. Han desarrollado un modelo avanzado de IA que utiliza radiografías de tórax para estimar con precisión la edad cronológica de un paciente.
Este logro representa un avance en las imágenes médicas, abriendo nuevas posibilidades para la detección y tratamiento temprano de enfermedades.
El equipo de investigación, liderado por Yasuhito Mitsuyama, un estudiante de posgrado, y el Dr. Daiju Ueda del Departamento de Diagnóstico y Radiología Intervencionista de la Facultad de Medicina de la UMO, desarrolló un modelo de IA basado en aprendizaje profundo.
Este modelo fue primero entrenado con radiografías de tórax de individuos sanos para estimar la edad. Luego, aplicaron este modelo a radiografías de pacientes con enfermedades conocidas para explorar cómo la estimación de edad por IA se correlaciona con diferentes afecciones.
Reconociendo que entrenar la IA con un solo conjunto de datos puede llevar al sobreajuste, los investigadores recopilaron datos de múltiples instituciones médicas. La investigación involucró más de 67,000 radiografías de tórax tomadas entre 2008 y 2021 de 36,051 personas sometidas a exámenes médicos en tres centros diferentes.
El modelo desarrollado, cuyos resultados fueron publicados en The Lancet Healthy Longevity, demostró una impresionante correlación de 0.95 entre la edad estimada por la IA y la edad cronológica real. Esta alta correlación indica la precisión del modelo en estimar la edad de los pacientes a partir de las radiografías de tórax.
Lo que hace que este logro sea aún más significativo es que la edad estimada por la IA también demostró tener una correlación positiva con diversas enfermedades crónicas, como hipertensión, hiperuricemia y enfermedad pulmonar obstructiva crónica. Cuanto mayor era la discrepancia entre la edad estimada por la IA y la edad cronológica, más propensas eran las personas a padecer estas enfermedades.
El Sr. Mitsuyama subrayó la importancia de la edad cronológica en medicina y cómo los resultados sugieren que la edad aparente estimada por la IA a través de radiografías de tórax puede proporcionar información valiosa sobre la salud de un individuo más allá de su edad real.
El equipo espera desarrollar aún más esta investigación para evaluar la gravedad de enfermedades crónicas, predecir la esperanza de vida y pronosticar complicaciones quirúrgicas.
Este avance en el campo de la IA en la medicina se suma a otros usos innovadores de la tecnología, como la predicción de efectos climáticos y la búsqueda de formas de combatir el envejecimiento humano.
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