La inteligencia artificial sigue avanzando en el ámbito de la salud, y ahora ya se pueden predecir enfermedades a través del análisis de la composición corporal. Un nuevo estudio de la Sociedad Radiológica de Norteamérica ha demostrado que un modelo de IA es capaz de analizar resonancias magnéticas de cuerpo entero para detectar riesgos relacionados con la diabetes, pero también con las enfermedades cardiovasculares e incluso la mortalidad.
La investigación se llevó a cabo con la muestra de más de 66.000 participantes procedentes del Biobanco del Reino Unido y de la Cohorte Nacional Alemana. A partir de estas imágenes médicas, los investigadores desarrollaron un sistema automatizado de aprendizaje profundo capaz de estudiar cómo se distribuyen la grasa y el músculo en el cuerpo según la edad, el sexo y la altura de cada persona.
Los médicos han utilizado de manera tradicional indicadores como el índice de masa corporal (IMC) o el peso para calcular el riesgo cardiometabólico de un paciente; sin embargo, estas medidas no siempre reflejan de forma exacta el estado real del cuerpo, ya que no distinguen entre masa muscular y grasa ni muestran dónde se acumula esa grasa.
El doctor Jakob Weiss, radiólogo del Centro Médico Universitario de Friburgo y autor principal del estudio, explica que muchas decisiones clínicas continúan basándose en el IMC porque es una herramienta sencilla de obtener, aunque “no refleja de forma fiable la composición corporal real de una persona”.
Este estudio muestra que no es solo importante la cantidad de grasa corporal, sino también la calidad muscular. Los investigadores descubrieron que las personas con altos niveles de grasa visceral tenían más del doble de riesgo de desarrollar algún tipo de diabetes en el futuro.
Además, contar con una elevada cantidad de grasa infiltrada en el músculo se relaciona con un mayor riesgo de sufrir eventos cardiovasculares graves, mientras que una baja masa muscular se asoció con una mayor mortalidad.
Para lograr estos resultados, el sistema de IA analiza parámetros como la grasa subcutánea, la grasa visceral, la masa muscular y la grasa intramuscular. Posteriormente, comparó los datos de cada individuo con valores de referencia ajustados a edad, sexo y altura.
Uno de los aspectos más innovadores del proyecto es que los investigadores han creado una herramienta abierta y accesible para que los médicos y científicos puedan comparar datos de composición corporal de manera más precisa.
No es necesario hacer nuevas pruebas específicas, ya que la información puede extraerse de resonancias o tomografías que los pacientes ya se hayan hecho.
Los expertos consideran que esta tecnología podría ser especialmente útil en oncología, en pacientes que utilizan medicamentos para perder peso o en la detección temprana de enfermedades metabólicas.
Según los investigadores, la inteligencia artificial permite aprovechar información que ya estaba presente en las imágenes médicas, pero que hasta ahora no se analizaba de manera sistemática.
