Es posible que la lectura de la palma de la mano no prediga su futuro, pero si la gira, podría revelar información crucial sobre cuánto tiempo puede vivir.
Según una nueva investigación, una simple fotografía del dorso de la mano puede ayudar a detectar un trastorno hormonal poco común y mortal que de otro modo sería difícil de diagnosticar.
Si la afección no se trata, puede causar complicaciones potencialmente mortales. En promedio, reduce la esperanza de vida en aproximadamente una década.
La acromegalia ocurre cuando el cuerpo produce demasiada hormona del crecimiento y tiende a aparecer alrededor de la mediana edad. Las manos y los pies agrandados se encuentran entre los primeros signos de que algo salió mal.
“Debido a que la enfermedad progresa tan lentamente y debido a que es una enfermedad rara, no es raro que se tarde hasta una década en diagnosticarla”, explica el endocrinólogo de la Universidad de Kobe, Hidenori Fukuoka.
“Con el progreso de las herramientas de inteligencia artificial, ha habido intentos de utilizar fotografías para la detección temprana, pero no se han adoptado en la práctica clínica”.
Además, el uso de fotografías de la cara conlleva problemas de privacidad. Las manos son más anónimas, especialmente cuando la palma y sus líneas únicas están ocultas a la vista.
Por lo tanto, Hidenori y sus colegas reclutaron a 725 participantes, aproximadamente la mitad de los cuales tenían acromegalia, de 15 centros médicos en Japón. Luego se utilizaron más de 11.000 imágenes de sus manos para entrenar y validar un modelo de IA. Estas fotografías oscurecieron la palma al centrarse en el dorso de la mano y un puño cerrado.
Al final, el modelo identificó pacientes con acromegalia con un valor predictivo positivo de 0,88 y un valor predictivo negativo de 0,93.
Eso significa que si el resultado de la prueba era positivo, había un 88 por ciento de posibilidades de que la persona realmente tuviera acromegalia.
Mientras tanto, si el resultado de la prueba era negativo, había un 93 por ciento de posibilidades de que el paciente no tuviera acromegalia.
El modelo de IA incluso superó a los verdaderos especialistas humanos en endocrinología cuando se les mostraron las mismas fotografías.
“Francamente, me sorprendió que la precisión del diagnóstico alcanzara un nivel tan alto utilizando sólo fotografías del dorso de la mano y el puño cerrado”, dice el primer autor Yuka Ohmachi, 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 la detección de enfermedades”.
Por cada 100.000 personas en una población, la acromegalia afecta aproximadamente a entre 8 y 24 personas.
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. Aproximadamente una cuarta parte de los pacientes actualmente enfrentan retrasos en el diagnóstico de más de 10 años.
“Este estudio respalda nuestra hipótesis de que la acromegalia se puede diagnosticar utilizando únicamente imágenes de las manos con una precisión comparable a la reportada para el diagnóstico de IA basado en imágenes faciales”, escriben Fukuoka y sus colegas.
Aun así, esta nueva herramienta de aprendizaje automático no significa que ya no se necesiten especialistas humanos. La acromegalia no se diagnostica únicamente por medios visuales. Los endocrinólogos también consideran los cambios en la voz, las expresiones faciales y los marcadores bioquímicos, así como el historial médico general de una persona.
Una visión general tan completa no va a ninguna parte, pero una nueva herramienta de inteligencia artificial puede complementar el proceso y acelerarlo.
“La capacidad de un modelo de este tipo para ayudar a los proveedores de atención médica que tal vez no tengan 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.
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El equipo de investigación ahora quiere ver si su modelo funciona en poblaciones más grandes y diversas. También quieren explorar si pueden usar un modelo similar para otras afecciones que pueden aparecer en las manos, como la artritis reumatoide, la anemia o los dedos en palillo de tambor.
“Creemos que un mayor desarrollo de esta tecnología podría conducir a la creación de una infraestructura médica durante los controles médicos integrales para conectar los casos sospechosos de trastornos relacionados con las manos con los especialistas”, afirma Fukuoka.
El estudio fue publicado en The Journal of Clinical Endocrinology and Metabolism.