Una IA logra determinar la edad real analizando radiografías de tórax

Científicos de la Universidad Metropolitana de Osaka (Japón) han desarrollado un avanzado modelo de inteligencia artificial (IA) que utiliza radiografías de tórax para estimar con precisión la edad cronológica de un paciente.

Y lo que es más importante, cuando existe una disparidad, puede señalar una correlación con una enfermedad crónica, según los resultados de esta investigación, que se han publicado en la revista científica ‘The Lancet Healthy Longevity‘.

Los resultados revelaron que la diferencia entre la edad estimada por el IA y la edad cronológica del paciente se correlacionaba positivamente con diversas enfermedades crónicas, como la hipertensión, la hiperuricemia y la enfermedad pulmonar obstructiva crónica.

En otras palabras, cuanto mayor era la edad estimada por la IA en comparación con la edad cronológica, más probabilidades tenían los individuos de padecer estas enfermedades.

IA para radiografías de tórax

Los investigadores construyeron primero un modelo de IA basado en el aprendizaje profundo para estimar la edad a partir de radiografías de tórax de personas sanas. A continuación, 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 la IA entrenada en un único conjunto de datos es propensa a sobreajustarse, los investigadores recopilaron datos de múltiples instituciones.

Para el desarrollo, el entrenamiento y las pruebas internas y externas del modelo de IA para la estimación de la edad, se obtuvieron entre 2008 y 2021 un total de 67.099 radiografías de tórax de 36.051 individuos sanos que se sometieron a reconocimientos médicos en tres centros.

La edad cronológica es uno de los factores más críticos en Medicina. Nuestros resultados sugieren que la edad aparente basada en las radiografías de tórax puede reflejar con precisión las condiciones de salud más allá de la edad cronológica. Nuestro objetivo es seguir desarrollando esta investigación y aplicarla para estimar la gravedad de las enfermedades crónicas, predecir la esperanza de vida y prever posibles complicaciones quirúrgicas», ha resaltado Yasuhito Mitsuyama, uno de los líderes de la investigación.

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