La edad de un paciente no se puede saber a simple vista. Incluso, anteriormente se tratraba de calcular por los dientes, la boca, la piel, las manos, las arrugas. No obstante, la Inteligencia Artificial (IA) ha ido más allá y hoy detecta la edad por medio del tórax.
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“Científicos de la Universidad Metropolitana de Osaka, en Japón, han desarrollado un modelo avanzado de Inteligencia Artificial que utiliza radiografías de tórax para estimar con precisión la edad cronológica de un paciente. Es más, cuando hay una disparidad, puede indicar una correlación con una enfermedad crónica”, difundió Infobae.
“Los hallazgos que se publicaron en The Lancet Healthy Longevity marcan una diferencia notoria respecto de las imágenes médicas, allanando el camino para una mejor detección e intervención temprana de enfermedades”.
Modelos de la Inteligencia Artificial
“El equipo de investigación, dirigido 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, primero construyó un modelo de IA basado en aprendizaje profundo para estimar la edad a partir de radiografías de tórax de individuos sanos”.
Después, “aplicaron el modelo a radiografías de pacientes con enfermedades conocidas para analizar la relación entre la edad estimada por IA y cada enfermedad. Dado que esta tecnología entrenada en un solo conjunto de datos es propensa al sobreajuste, los investigadores recopilaron datos” de varias organizaciones.
“Para validar la utilidad de la edad estimada por inteligencia artificial utilizando radiografías de tórax como biomarcador, se compilaron 34.197 radiografías de tórax adicionales de 34.197 pacientes con enfermedades conocidas, provenientes de otras dos instituciones”.
Más tarde, “los resultados revelaron que la diferencia entre la edad estimada por AI y la edad cronológica del paciente se correlacionó positivamente con una variedad de enfermedades crónicas, como hipertensión, hiperuricemia y enfermedad pulmonar obstructiva”. particularmente.
