Aunque la quiromancia no predice el futuro, un simple vistazo a tus manos podría revelar información crucial sobre tu esperanza de vida. Según una nueva investigación, una fotografía del dorso de la mano podría ayudar a detectar un trastorno hormonal raro y potencialmente mortal que, de otro modo, es difícil de diagnosticar.
Si no se trata, esta condición puede causar complicaciones que amenazan la vida y, en promedio, reduce la esperanza de vida en aproximadamente una década. La acromegalia ocurre cuando el cuerpo produce demasiado hormona del crecimiento y suele manifestarse alrededor de la mediana edad. El agrandamiento de las manos y los pies son algunos de los primeros signos de alarma.
“Debido a que la condición progresa tan lentamente y es una enfermedad poco común, no es inusual que tarden hasta diez años en diagnosticarla”, explica el endocrinólogo de la Universidad de Kobe, Hidenori Fukuoka.
Fukuoka añade que, si bien se han realizado intentos de utilizar fotografías para la detección temprana con el avance de las herramientas de inteligencia artificial, estas no se han adoptado en la práctica clínica. Además, el uso de fotografías faciales plantea problemas de privacidad, mientras que las manos son más anónimas, especialmente cuando se oculta la palma y sus líneas únicas.
Por ello, Fukuoka y sus colegas reclutaron a 725 participantes, aproximadamente la mitad con acromegalia, de 15 centros médicos en Japón. Más de 11.000 imágenes de sus manos se utilizaron para entrenar y validar un modelo de inteligencia artificial, enfocándose en el dorso de la mano y un puño cerrado para proteger la privacidad.
El modelo identificó a pacientes con acromegalia con un valor predictivo positivo de 0.88 y un valor predictivo negativo de 0.93. Esto significa que, si el resultado de la prueba era positivo, había un 88 por ciento de probabilidad de que la persona realmente tuviera acromegalia. Si el resultado era negativo, había un 93 por ciento de probabilidad de que el paciente no tuviera la enfermedad.
Sorprendentemente, el modelo de IA incluso superó a los especialistas humanos en endocrinología cuando se les presentaron las mismas fotografías. “Francamente, me sorprendió que la precisión del diagnóstico alcanzara un nivel tan alto utilizando solo fotografías del dorso de la mano y el puño cerrado”, afirma Yuka Ohmachi, autora principal del estudio y estudiante de posgrado de la Universidad de Kobe. “Lo que me pareció particularmente significativo fue lograr este nivel de rendimiento sin rasgos faciales, lo que hace que este enfoque sea mucho más práctico para el cribado de enfermedades”.
La acromegalia afecta aproximadamente a entre 8 y 24 personas por cada 100.000 individuos en una población. Los síntomas comunes incluyen hinchazón de las extremidades, dolores de cabeza y cambios faciales, pero debido a que estos cambios se desarrollan gradualmente, el diagnóstico temprano sigue siendo un desafío. Alrededor de un cuarto de los pacientes experimentan retrasos en el diagnóstico de más de 10 años.
“Este estudio apoya nuestra hipótesis de que la acromegalia puede diagnosticarse utilizando solo imágenes de la mano con una precisión comparable a la que se informa para el diagnóstico por IA basado en imágenes faciales”, afirman Fukuoka y sus colegas.
A pesar de estos resultados, esta nueva herramienta de aprendizaje automático no significa que los especialistas humanos ya no sean necesarios. La acromegalia no se diagnostica únicamente mediante medios visuales. Los endocrinólogos también consideran los cambios en la voz, las expresiones faciales, los marcadores bioquímicos y el historial médico general de la persona. Si bien esta evaluación integral sigue siendo esencial, la nueva herramienta de IA podría complementar el proceso y acelerarlo.
“La capacidad de este modelo para ayudar a los proveedores de atención médica que no tienen una capacitación especializada representa un importante paso adelante en la precisión del diagnóstico y en la promoción de una prestación de atención médica equitativa”, concluyen los autores del estudio.
El equipo de investigación ahora quiere ver si su modelo funciona en poblaciones más grandes y diversas. También quieren explorar si pueden utilizar un modelo similar para otras afecciones que pueden manifestarse en las manos, como la artritis reumatoide, la anemia o el hipocratismo digital (dedos en palillo de tambor).
“Creemos que, al seguir desarrollando esta tecnología, podría conducir a la creación de una infraestructura médica durante los chequeos médicos integrales para conectar los casos sospechosos de trastornos relacionados con las manos con especialistas”, afirma Fukuoka.
El estudio fue publicado en The Journal of Clinical Endocrinology and Metabolism.
