Una inteligencia artificial (IA) desarrollada por la Universidad de Kobe ha demostrado ser capaz de diagnosticar con precisión una rara enfermedad endocrinológica, la acromegalia, simplemente analizando fotografías del dorso de la mano y del puño cerrado. Este logro, que prioriza la privacidad del paciente, podría mejorar los sistemas de derivación y reducir las desigualdades en la atención médica.
La acromegalia es una enfermedad poco común y difícil de tratar que suele aparecer en la edad media. Se caracteriza por el crecimiento anormal de las manos y los pies, cambios en la apariencia facial y efectos en el crecimiento de huesos y órganos. Causada por una sobreproducción de la hormona del crecimiento, esta condición puede reducir la esperanza de vida en aproximadamente 10 años si no se trata. Según el endocrinólogo de la Universidad de Kobe, FUKUOKA Hidenori, “debido a que la enfermedad progresa lentamente y es poco frecuente, no es inusual que el diagnóstico tarde hasta una década”. Aunque se han realizado intentos de utilizar fotografías para la detección temprana con herramientas de IA, hasta ahora no se han implementado en la práctica clínica.
Los investigadores se centraron en las manos, una parte del cuerpo que se examina habitualmente junto con el rostro en la práctica clínica para fines de diagnóstico, especialmente porque la acromegalia a menudo se manifiesta con cambios en las manos. Para proteger la privacidad, utilizaron imágenes únicamente del dorso de la mano y del puño cerrado, evitando los patrones de las líneas de la palma, que son más individuales. Esto les permitió obtener el apoyo de 725 pacientes de 15 centros médicos en Japón, quienes donaron más de 11.000 imágenes para entrenar y validar su modelo de IA.
Los resultados, publicados en el Journal of Clinical Endocrinology & Metabolism, revelan que el modelo de la Universidad de Kobe reconoce la condición con una alta sensibilidad y especificidad, superando incluso el rendimiento de endocrinólogos experimentados al evaluar las mismas fotografías. OHMACHI Yuka, estudiante de posgrado de la Universidad de Kobe, comentó: “Me sorprendió que la precisión del diagnóstico alcanzara un nivel tan alto utilizando solo fotografías del dorso de la mano y del puño cerrado. Lo que me pareció particularmente significativo fue lograr este nivel de rendimiento sin características faciales, lo que hace que este enfoque sea mucho más práctico para la detección de enfermedades”.
El equipo planea extender su modelo a otras afecciones identificables a través de fotografías, como la artritis reumatoide, la anemia y el hipocratismo digital (dedos en palillo de tambor). Ohmachi afirma que este resultado podría ser el punto de partida para ampliar el potencial de la IA médica.
Si bien los médicos no se basan únicamente en imágenes de manos para el diagnóstico, sino que consideran una amplia gama de factores y datos, el equipo de la Universidad de Kobe considera que su nuevo modelo puede complementar la experiencia clínica, reducir los errores de diagnóstico y permitir una intervención más temprana. Fukuoka explica: “Creemos que, al desarrollar aún más esta tecnología, podría conducir a la creación de una infraestructura médica durante los chequeos médicos integrales para conectar casos sospechosos de trastornos relacionados con las manos con especialistas. Además, podría apoyar a los médicos no especialistas en entornos de atención médica regional, contribuyendo así a reducir las disparidades en la atención médica”.
Esta investigación fue financiada por la Fundación Hyogo para la Ciencia y la Tecnología y contó con la colaboración de investigadores de la Universidad de Fukuoka, la Universidad Médica de Hyogo, la Universidad de Nagoya, la Universidad de Hiroshima, el Hospital Toranomon, la Escuela de Medicina de Nippon, la Universidad de Kagoshima, la Universidad de Tottori, la Universidad de Yamagata, la Universidad de Okayama, el Centro Médico Prefectural de Hyogo Kakogawa, la Universidad de Hokkaido, la Universidad Internacional de Bienestar y Salud, el Hospital Conmemorativo Moriyama y la Universidad de Mujeres Konan.
