Cómo la IA y el reconocimiento facial podrían detectar embolias u otros problemas

19 de abr. (Dow Jones) -- Los pacientes de Johns Hopkins Hospital sospechosos de haber sufrido una embolia podrían recibir una solicitud inusual de los médicos: ¿Podemos filmar su cara? El objetivo de los médicos es identificar a los pacientes con accidentes cerebrovasculares por sus características faciales en lugar de esperar escáneres cerebrales o análisis de sangre, lo que ayudaría a acelerar tanto el tratamiento como la recuperación.

     El equipo de Johns Hopkins está entrenando un algoritmo informático para reconocer cambios en las características de los pacientes, como la parálisis de ciertos músculos faciales o movimientos oculares inusuales, que podrían indicar daño al cerebro por un accidente cerebrovascular en lugar de convulsiones, migrañas severas o trastornos de ansiedad.

     “La cara es probablemente uno de los sistemas de señalización más sofisticados del universo”, dijo Robert David Stevens, director de medicina de precisión y jefe de la división de informática, integración e innovación de la Johns Hopkins School of Medicine. “Tal vez podríamos medir lo que está sucediendo y luego aprovechar las técnicas analíticas avanzadas y la inteligencia artificial para procesar grandes cantidades de información y generar nuevos conocimientos”.

     Mientras tanto, otros investigadores de Massachusetts Institute of Technology están estudiando el reconocimiento facial para diagnosticar la progresión de la esclerosis lateral amiotrófica, o ELA, una enfermedad nerviosa degenerativa que afecta los músculos. Una startup con sede en Florida ha desarrollado una herramienta para ayudar a los pediatras a diagnosticar afecciones genéticas raras mediante el análisis de imágenes de los rasgos faciales de los niños.

     Algunos expertos médicos dijeron que estas tecnologías no estarán listas para su uso generalizado hasta que los médicos y sus pacientes puedan evaluar cómo los algoritmos de reconocimiento facial toman decisiones con los datos de los pacientes para que los humanos puedan confiar mejor en sus resultados.

      Los primeros esfuerzos de investigación apuntan a un futuro en el que los escáneres faciales, tal vez integrados en la cámara de un teléfono inteligente o incluso en el espejo del baño, podrían monitorear nuestra salud general mientras detectan signos de enfermedades neurológicas a largo plazo como la demencia. Algunos investigadores creen que los algoritmos podrían incluso usarse para rastrear qué tan bien está funcionando un tratamiento o medicamento al detectar cambios en la cara de una persona.

      “El problema es lograr que las personas actúen sobre los datos y confíen en ellos”, dijo Ken Stein, director médico de Boston Scientific, una firma biomédica que utiliza algoritmos de IA en sus monitores cardíacos para predecir el riesgo de insuficiencia cardíaca en algunos pacientes.

       Hasta ahora, las aplicaciones más exitosas de la inteligencia artificial en medicina son cuando un médico usa un programa de software de IA que puede interpretar imágenes, por ejemplo, rayos X u otros tipos de escaneos, y el médico puede decir inmediatamente si está de acuerdo o en desacuerdo con el programa, de acuerdo con Stein. En esos casos, la IA actúa como un respaldo para el diagnóstico del médico.

      “Si haces un montón de ellos, aprendes si puedes o no confiar en él”, dijo Stein sobre el análisis de imágenes de rayos X.

       A medida que la IA aborda las condiciones de salud que tienen múltiples causas, como enfermedades cardíacas, cáncer o demencia, los científicos informáticos que desarrollan los algoritmos tendrán que trabajar estrechamente con los médicos para explicar cómo la IA toma sus decisiones que conducen a su diagnóstico, señaló.

      Desarrollada por primera vez a principios de la década de 1970, la tecnología de reconocimiento facial despegó a principios de la década de 1990 cuando un equipo del MIT tradujo imágenes faciales en una serie de números que podían ser entendidos por una computadora. En las últimas décadas, la investigación financiada por el Pentágono para mejorar la tecnología de reconocimiento facial ha sido ampliamente adoptada por la policía para identificar sospechosos de delitos. Sin embargo, los grupos de derechos civiles han expresado su preocupación de que algunos programas de reconocimiento facial están sesgados porque han sido menos precisos en la identificación de personas con piel más oscura, lo que lleva a arrestos falsos. Facebook cerró su programa de reconocimiento facial en 2021 citando preocupaciones sobre la privacidad de los usuarios.

      A pesar de estas preocupaciones, los investigadores esperan utilizar la inteligencia artificial para identificar los primeros signos del riesgo de accidente cerebrovascular y otras afecciones neurológicas antes de que ocurran y diagnosticar el evento después de que haya ocurrido.

     Cuando un paciente tiene un accidente cerebrovascular, se bloquea el flujo sanguíneo al cerebro, lo que puede destruir o dañar áreas del cerebro, incluidas las que controlan la memoria, el habla y varios músculos faciales.

      “¿Podemos aprovechar la cara como una especie de ventana decodificable sobre lo que está sucediendo dentro del cuerpo?”, dijo Stevens.

     En el estudio de Johns Hopkins, los investigadores toman imágenes de video cuando se sospecha que los pacientes que ya están ingresados en el hospital o que acaban de llegar experimentan un derrame cerebral.

      Los videos se cargan en una base de datos que se utiliza para entrenar el algoritmo. Los investigadores inscribieron a unos 120 de los 400 pacientes planificados en el estudio preliminar y esperan entrenar el algoritmo de detección de accidentes cerebrovasculares para mejorar su precisión. En un estudio preliminar de 40 pacientes que ya habían sido diagnosticados por un médico, el algoritmo tuvo una precisión de 70% en el diagnóstico de si un paciente tuvo o no un accidente cerebrovascular.

     Stevens dijo que el equipo también está examinando los signos vitales de una persona, como la presión arterial y la frecuencia cardíaca, analizando cómo una fuente de luz dirigida se refleja en la piel de sus caras, que varía ligeramente dependiendo del flujo sanguíneo debajo de la superficie de la piel.

     “La cara de todo el mundo está oscilando en color de manera muy imperceptible que se puede detectar con una cámara”, dijo Stevens. “Usando un algoritmo muy simple se puede inferir la frecuencia cardíaca, se puede inferir qué tan regular es esa frecuencia cardíaca, el nivel de oxígeno en la sangre e incluso inferir la presión arterial”.

     La firma de biotecnología FDNA, con sede en Florida, desarrolló un programa de software que tiene como objetivo utilizar el reconocimiento facial para diagnosticar afecciones genéticas raras en niños pequeños. La plataforma Face2Gene permite a un médico cargar escaneos de la cara de un paciente a una aplicación de teléfono inteligente y luego obtener una recomendación sobre si la imagen podría indicar una de las mil 500 afecciones o síndromes asociados con los rasgos faciales. La plataforma tiene 47 mil usuarios, incluidos genetistas, neurólogos, especialistas pediátricos e investigadores. El beneficio es la detección temprana, de acuerdo con el portavoz de la FDNA, Erik Feingold.

     En Boston, investigadores de Massachusetts General Hospital y el MIT están utilizando el reconocimiento facial para identificar y rastrear la ELA, una enfermedad neurodegenerativa progresiva que afecta a las células nerviosas en el cerebro y la médula espinal, lo que conduce al deterioro de los músculos que afectan el movimiento, el habla y, finalmente, la respiración.

      El equipo está trabajando con EverythingALS, un grupo de pacientes sin fines de lucro que forma parte de una fundación creada para acelerar los métodos de diagnóstico y las posibles curas para la enfermedad. El grupo es una creación de Indu Navar, un empresario tecnológico cuya búsqueda de un diagnóstico más rápido de ELA es personal