Un nuevo estudio chino revela cómo las imágenes térmicas pueden ayudar a detectar enfermedades metabólicas así como el envejecimiento prematuro. La publicación es de principios de este mismo mes y apareció en el medio científico Cell Metabolism.
Mediante el entrenamiento de una inteligencia artificial se han descubierto patrones térmicos asociados al envejecimiento. Se utilizaron 2800 imágenes de rostros fotografiados con cámaras infrarrojas Fluke Ti401 PRO para entrenar a ThermoFace, que es como han llamado al modelo de inteligencia artificial.
Trabajaron con un total 2.501 voluntarios con edades comprendidas entre los 18 y los 88 años. Los voluntarios se sentaban en posición recta y miraban hacia la cámara sin expresión facial durante 1 minuto. Se recopiló información básica de cada participante, como edad, sexo, nivel educativo, antropometría y factores de estilo de vida. Además, se realizaron pruebas de rutina, mediciones de peso, altura y presión arterial, y se recopilaron datos sobre hábitos como fumar, beber alcohol, dieta y ejercicio.
El estudio fue realizado por un equipo de investigadores liderado por Jing-Dong J. Han y han colaborado varios hospitales como el General de Shanghai, el de Guang’anmen y Kailuan Majaigou, así como las universidades Peking University Chengdu Academy for Advanced Interdisciplinary Biotechnologies o el ICAC de Hainan Medical University, entre otras instituciones.
Inteligencia artificial
La IA ha desempeñado un papel fundamental en el desarrollo y aplicación del algoritmo ThermoFace. Este algoritmo emplea técnicas de aprendizaje profundo y reconocimiento de patrones para procesar grandes volúmenes de datos de imágenes térmicas y extraer información relevante sobre el envejecimiento y las condiciones metabólicas de los individuos.
Mediante algoritmos de IA, se pueden detectar sutiles variaciones en las imágenes térmicas que podrían pasar desapercibidas para el ojo humano, permitiendo una evaluación más precisa y detallada. De esta forma se han generado modelos predictivos de envejecimiento y enfermedades metabólicas basados en los datos recopilados de las imágenes faciales térmicas.
Su capacidad para procesar grandes volúmenes de datos, identificar patrones complejos y generar modelos predictivos precisos ha permitido avanzar en la comprensión de la salud metabólica y el envejecimiento, ofreciendo nuevas perspectivas para la detección temprana y el manejo de estas condiciones.
Aplicaciones prácticas
Este avance permitirá diagnosticar enfermedades latentes gracias a la temperatura de regiones clave como la nariz, los ojos o las mejillas. La nariz, por ejemplo, se enfría con la edad mientras la temperatura alrededor de los ojos aumenta. Las variaciones de estas temperaturas con respecto a individuos de la misma edad pueden indicar un problema de diabetes, hígado graso o presión arterial elevada, entre otros.
El aumento de la temperatura en las mejillas y alrededor de los ojos se debe, según indicaron las muestras de sangre de los voluntarios, a que se produce un incremento de la actividad celular relacionada con la reparación del ADN dañado y la lucha contra las infecciones.
Los autores del estudio esperan poder aplicar ThermoFace a entornos clínicos para fomentar el diagnóstico precoz y la intervención temprana mediante el uso de una tecnología completamente inocua y no invasiva para el paciente.
Se puede acceder al estudio completo en este link.
La fotografía de portada de esta noticia está generada con Dall-E.
