En el siglo XXI estamos asistiendo a un matrimonio bien avenido entre medicina y tecnología, donde los campos más punteros de la innovación como el Big Data, la Inteligencia Artificial o el Machine Learning abren nuevos senderos para el diagnóstico de enfermedades, la mejora de los tratamientos o el descubrimiento de curas.
Ahora, Google ha anunciado el desarrollo desde su filial Verily Life de un algoritmo que identifica riesgos cardiovasculares con un escáner de retina. Las imágenes obtenidas del mismo podrán ser analizadas mediante una red neuronal artificial con aprendizaje automático para medir el riesgo de sufrir un accidente de corazón grave, así como multitud de problemas que inciden en el sistema circulatorio como colesterol alto o presión arterial elevada.
La parte elegida del organismo es el ojo debido a su compleja organización de vasos sanguíneos, responsable de detectar problemas cardiovasculares. Desde Verily Life emplearon cerca de 300.000 imágenes de pacientes, etiquetadas con datos clave acerca de enfermedades cardíacas, como la edad, el tabaquismo, la presión arterial y el índice de masa corporal. El sistema de algoritmos recibió su entrenamiento y fue puesto a prueba con 13.000 imágenes para comprobar la precisión, paralela a otros métodos de diagnóstico actuales, y saldada con un 70% de aciertos.
Solamente con la foto, el sistema inteligente pudo determinar la edad del portador de dicha retina, con un margen de error de tres años y medio. Por otro lado, el algoritmo de aprendizaje profundo también pudo detectar automáticamente la presión arterial y el índice de masa corporal (IMC). A raíz de estas pruebas se generó una red neuronal artificial capaz de usar las imágenes para estimar el riesgo de un problema cardíaco grave en los próximos cinco años.
En puntos como la edad, la condición de fumador y la presión arterial, el software inteligente desarrollado por Google se centró en estudiar las características de los vasos sanguíneos. Después, el entrenamiento para predecir el género provocó la fijación en otros rasgos específicos distribuidos por todo el globo ocular, mientras que el índice de masa corporal se determinó sin ningún enfoque obvio, lo que apunta a que existen señales este indicador diseminadas por toda la retina.
El éxito ha sido aplastante y los investigadores apuntan a un gran margen de mejora con el aumento de la base de fotografías, que podrían provocar que el porcentaje de acierto en el diagnóstico aumentase considerablemente. Este tipo de análisis de retina ya se usa en la actualidad para hallar problemas oculares asociados con la diabetes.
Fuente | Panda Security
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