Durante décadas la selfie ha sido vista como una actividad cotidiana para cualquier usuario de alguna red social, pero en realidad al parecer también sería un excelente método para cuidar la salud de nuestro corazón.
Al menos eso el que sugiere una extraña y curiosa investigación científica publicada en la más reciente edición del European Heart Journal, en donde descubren que una selfie podría ayudar a los médicos a diagnosticar enfermedades cardíacas.
Para ello los investigadores aplicaron un algoritmo informático desarrollado para detectar indicio de enfermedad de las arterias coronarias (CAD) utilizando como base cuatro imágenes distintas del rostro de una misma persona:
Hasta donde sabemos, este es el primer trabajo que demuestra que la inteligencia artificial se puede utilizar para analizar rostros y detectar enfermedades cardíacas.
Es un paso hacia el desarrollo de una herramienta basada en el aprendizaje profundo que podría usarse para evaluar el riesgo de enfermedad cardíaca, ya sea en clínicas ambulatorias o mediante pacientes que se toman ‘selfies’ para realizar su propia detección.
Es lo que señala el investigador principal del proyecto, Zhe Zheng, subdirector del Centro Nacional de Enfermedades Cardiovasculares y vicepresidente del Hospital Fuwai, la Academia China de Ciencias Médicas y el Peking Union Medical College en China.
Las señales
Adelgazamiento extremo, canas, arrugas específicas, pliegues que surgen en los lóbulos de las orejas, manchas en los párpados y arcos en la córnea son algunas de las señales que se han determinado como indicio de un potencial enfermedad cardíaca.
De modo que el algoritmo, alimentado a partir del estudio de rasgos de 5.796 pacientes, simplemente busca estas variables y las cruza al analizar la selfie. O mejor dicho la serie de autorretratos.
La investigación, como parte de su protocolo y el procedimiento propuesto, también tomaron un angiograma en cada paciente.
Esto con la finalidad de determinar el grado de estrechamiento de los vasos sanguíneos. que es un indicador de la gravedad de la enfermedad cardíaca.
Al cruzar ambos elementos encontraron que el algoritmo era efectivo para reconocer problemas en el corazón con el 80% de los casos.
Pero los falsos positivos también rondaron el 50%. Así que todavía mucho por perfeccionar en este modelo, que tiene potencial, pero que aún no tiene la consistencia necesaria.
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