La combinación de la inteligencia artificial (IA) y las imágenes térmicas podría posibilitar un nuevo método de apoyo para el diagnóstico de la enfermedad coronaria. Así lo ha informado en la revista ‘BMJ Health & Care Informatics’ el equipo de investigadores chinos responsables del proyecto, que ahora espera demostrar el potencial de su investigación en diversas pruebas realizadas a un mayor número de pacientes y de diferentes etnias.
Se trataría de un método no invasivo, a diferencia de los procedimientos diagnósticos actuales, capaz de capturar la distribución de la temperatura y las variaciones en la superficie del objeto/sujeto, mediante la detección de la radiación infrarroja emitida por ese objeto/sujeto. Así es como funciona la imagen térmica, pero su combinación con la tecnología de aprendizaje automático aporta avances significativos.
El modelo identifica las áreas de circulación sanguínea anormal e inflamación a partir de los patrones de temperatura de la piel
Entre estos avances, destacan su capacidad de extraer, procesar e integrar información compleja, algo que podría mejorar la precisión y eficacia del diagnóstico por imágenes térmicas. Este enfoque no invasivo en tiempo real es más eficaz que los métodos convencionales y podría adoptarse en la práctica clínica para mejorar la precisión del diagnóstico y el flujo de trabajo.
DESARROLLO DEL MODELO
El equipo de investigadores se propuso estudiar la viabilidad de utilizar imágenes térmicas en combinación con la IA para predecir con precisión la presencia de la enfermedad de las arterias coronarias sin la necesidad de aplicar técnicas invasivas y que conllevan mucho tiempo de ejecución. Y, para ello, utilizó una muestra de 460 personas con sospecha de enfermedad cardíaca con una edad media de 58 años. El 27,5% de ellas eran mujeres (126).
Posteriormente, capturaron imágenes térmicas de sus rostros antes de los exámenes de confirmación. Esta tecnología identifica áreas de circulación sanguínea anormal e inflamación a partir de los patrones de temperatura de la piel. De esta manera, los científicos pudieron sacar conclusiones y desarrollar y validar un modelo de imágenes asistido por inteligencia artificial para la detección de enfermedades de las arterias coronarias, pues los resultados arrojaron que 322 pacientes (70%) presentaban la enfermedad de las arterias coronarias.
La temperatura promedio de la región de la mandíbula izquierda fue la característica predictiva más fuerte
El perfil de estas personas correspondía en gran parte con personas de edad avanzada y más probablemente hombres. También eran más propensos a tener factores de riesgo bioquímicos, clínicos y de estilo de vida, así como un mayor uso de medicamentos preventivos. No obstante, el equipo de científicos espera ampliar la muestra de su estudio para confirmar sus conclusiones.
Otras de las conclusiones de los investigadores fue que este modelo permitió predecir un 13% mejor la enfermedad de las arterias coronarias que la evaluación de riesgos previa a la prueba que involucra factores de riesgo y signos y síntomas clínicos convencionales. El nuevo modelo también identificó eficazmente los factores de riesgo tradicionales de la enfermedad de las arterias coronarias: colesterol alto, sexo masculino, hábito tabáquico, exceso de peso (IMC), glicemia en ayunas e indicadores de inflamación.
Los indicadores térmicos predictivos más importantes fueron la diferencia general de temperatura de izquierda a derecha de la cara, seguida de la temperatura facial máxima y la temperatura facial promedio. De hecho, la temperatura promedio de la región de la mandíbula izquierda fue la característica predictiva más fuerte, seguida por el rango de temperatura de la región del ojo derecho y la diferencia de temperatura izquierda-derecha de las regiones de la sien izquierda.
"El modelo ha demostrado un potencial prometedor en comparación con las herramientas clínicas convencionales actuales"
Los miembros del equipo de investigación chino declaran que su modelo mínimamente invasivo (sin contacto) y en tiempo real “permite una evaluación instantánea de la enfermedad en el lugar de atención, lo que podría agilizar los flujos de trabajo clínicos y ahorrar tiempo para la importante toma de decisiones entre médico y paciente”. Además, “proporciona información relevante para la enfermedad más allá de las medidas clínicas tradicionales, las cuales que podrían mejorar la enfermedad cardiovascular aterosclerótica y la evaluación de las enfermedades crónicas relacionadas”.
El nuevo modelo diseñado por el equipo científico chino abre nuevos horizontes en el campo de la investigación y de las aplicaciones médicas, ya que “ha demostrado un potencial prometedor en comparación con las herramientas clínicas convencionales actuales”, dicen los autores. Aun así, esperan ampliar su estudio con más pacientes y de poblaciones diversas “para validar la validez externa y la generalización de los hallazgos actuales”, concluyen.
LA ENFERMEDAD CORONARIA
La enfermedad de la arteria coronaria representa cerca de 600.000 fallecimientos anuales en Europa, según los datos de la Oficina Europea de Estadística. Consiste en la acumulación de placa dentro de las arterias coronarias, que son las encargadas de suministrar la sangre rica en oxígeno al músculo del corazón. Para el diagnóstico de la enfermedad, una de las patologías cardíacas más frecuentes, los sanitarios se basan en la evaluación de la probabilidad de los factores de riesgo.
Este método puede no resultar del todo preciso ni ampliamente aplicable. No obstante, puede complementarse con lecturas de ECG, angiografías y análisis de sangre, unas pruebas que a menudo pueden requerir tiempo y son más invasivos que el modelo de IA e imagen térmica diseñado por los investigadores chinos. Así pues, su proyecto se posiciona como método de gran potencial para el diagnóstico preciso de la enfermedad coronaria.