¿Cuántos años tienes realmente? Inteligencia Artificial te dice tu verdadera edad mirando una zona del cuerpo

¿Qué pasaría si “aparentar tu edad” no se refiere a la cara de una persona, sino a su pecho?

Científicos de la Universidad Metropolitana de Osaka han desarrollado un modelo avanzado de inteligencia artificial (IA) que utiliza radiografías de tórax para estimar con precisión la edad cronológica de un paciente.

Más importante aún, cuando hay una disparidad, puede indicar una correlación con una enfermedad crónica. Estos hallazgos marcan un salto en las imágenes médicas, allanando el camino para una mejor detección e intervención tempranas de enfermedades.

El equipo de investigación, dirigido por el estudiante de posgrado Yasuhito Mitsuyama y el Dr. Daiju Ueda del Departamento de Diagnóstico y Radiología Intervencionista de la Facultad de Medicina de la UMO, primero construyó un modelo de IA basado en aprendizaje profundo para estimar la edad a partir de radiografías de tórax de individuos sanos.

Luego, aplicaron el modelo a radiografías de pacientes con enfermedades conocidas para analizar la relación entre la edad estimada por IA y cada enfermedad.

Dado que la IA entrenada en un solo conjunto de datos es propensa al sobreajuste, por lo que los investigadores recopilaron datos de múltiples instituciones.

Para el desarrollo de la investigación se realizaron entrenamiento, pruebas internas y externas del modelo de IA para la estimación de la edad, donde se obtuvieron un total de 67.099 radiografías de tórax entre 2008 y 2021 de 36.051 personas sanas que se sometieron a controles de salud en tres centros.

El modelo -publicado en en The Lancet Healthy Longevity -desarrollado mostró un coeficiente de correlación de 0,95 entre la edad estimada por IA y la edad cronológica. En general, un coeficiente de correlación de 0,9 o superior se considera muy fuerte.

Para validar la utilidad de la edad estimada por IA utilizando radiografías de tórax como biomarcador, se compilaron 34.197 radiografías de tórax adicionales de 34.197 pacientes con enfermedades conocidas de otras dos instituciones.

Los resultados revelaron que la diferencia entre la edad estimada por la Inteligencia Artificial y la edad cronológica del paciente se correlacionó positivamente con una variedad de enfermedades crónicas, como:

• Hipertensión.
• Hiperuricemia.
• Enfermedad pulmonar obstructiva crónica.

En otras palabras, cuanto mayor era la edad estimada por la IA en comparación con la edad cronológica, más probable era que las personas tuvieran estas enfermedades.

“La edad cronológica es uno de los factores más críticos en medicina”, afirmó el Sr. Mitsuyama.

“Nuestros resultados sugieren que la edad aparente basada en la radiografía de tórax puede reflejar con precisión las condiciones de salud más allá de la edad cronológica. Nuestro objetivo es desarrollar aún más esta investigación y aplicarla para estimar la gravedad de las enfermedades crónicas, predecir la esperanza de vida y pronosticar posibles complicaciones quirúrgicas” concluyó el investigador.

Europa están trabajando para ver si los sistemas de Inteligencia Artificial (IA) pueden predecir efectos climáticos, y en 2022, gracias a herramientas de IA como Midjourney, expertos crearon imágenes de diferentes destinos - en su mayoría turísticos- del mundo, para mostrar el aspecto que podrían tener en caso de no realizar acciones para mitigar los efectos del Cambio Climático.

En Chile y gracias a la plataforma de IA llamada DALL-E, cuyo nombre homenajea al pintor español Salvador Dalí, se puede ver cómo serán los lugares más emblemáticos del territorio nacional.

“¿Cómo será (nombre de la ciudad) de Chile en 2100 ante el impacto del cambio climático?” , fue la pregunta que expertos de Ingeniería UC hicieron a la plataforma capaz de convertir cualquier texto en imágenes por extravagante o imposible que suene.

Resultados que se generan gracias a toda la información que se pueda encontrar en la web acerca de las ciudades que se buscan. Entre más información disponible, mejor es el resultado.

Puedes ver el resultado de las cómo serán las ciudades en el siguiente link.

A través de modelos que utilizan Inteligencia Artificial, el investigador chileno Diego Oyarzún, junto a su equipo de la Universidad de Edimburgo, Reino Unido descubrió tres potenciales “fórmulas” que permitirían combatir el envejecimiento humano, actuando sobre las “células defectuosas” que están detrás de ciertas enfermedades degenerativas, así como de problemas de la vista o de movilidad que llegan con el avance de los años.

El método es revolucionario, por lo que fue publicado en la revista científica Nature, bajo el título “Descubrimiento de senolíticos mediante aprendizaje automático”, además de capturar la atención de medios internacionales, puesto que logra esto a través de algoritmos de Inteligencia Artificial, en vez de tener que pasar por estudios clínicos mucho más largos, costosos y riesgosos.

La investigación indica que mediante tres sustancias químicas (ginkgetina, periplocina y oleandrina), todas encontradas en hierbas medicinales tradicionales, se pueden eliminar las células defectuosas que conducen a enfermedades, y pueden eliminar las células defectuosas, conocidas como células senescentes, vinculadas a enfermedades y deterioro de la vista y la movilidad, detalla el análisis.

El estudio establece que la senescencia celular es una respuesta al estrés implicada en el envejecimiento y diversos procesos patológicos, como el cáncer, la diabetes tipo 2, la osteoartritis y las infecciones virales. A pesar del creciente interés en la eliminación dirigida de las células senescentes, solo se conocen unos pocos senolíticos debido a la falta de dianas moleculares bien caracterizadas.