{"id":49210,"date":"2024-08-26T10:39:23","date_gmt":"2024-08-26T16:39:23","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=49210"},"modified":"2025-10-18T00:52:04","modified_gmt":"2025-10-18T06:52:04","slug":"ia-diagnostica-con-precision-condicion-genetica-a-traves-de-fotografias-faciales","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/big-data\/ia-diagnostica-con-precision-condicion-genetica-a-traves-de-fotografias-faciales\/","title":{"rendered":"IA diagnostica con precisi\u00f3n condici\u00f3n gen\u00e9tica a trav\u00e9s de fotograf\u00edas faciales"},"content":{"rendered":"
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Investigadores de Yale desarrollaron un modelo de IA capaz de diagnosticar s\u00edndrome de Marfan a trav\u00e9s de fotograf\u00edas del rostro.<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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El estudio \u201cEstudio piloto que explora la inteligencia artificial para el diagn\u00f3stico basado en im\u00e1genes faciales del s\u00edndrome de Marfan\u201d publicado en Heliyon<\/em><\/a> investiga el uso de la inteligencia artificial (IA) para diagnosticar el s\u00edndrome de Marfan (MFS) mediante im\u00e1genes faciales.<\/p>

El s\u00edndrome de Marfan (MFS, en ingl\u00e9s) es un trastorno gen\u00e9tico que afecta el tejido conectivo y puede tener un impacto en m\u00faltiples sistemas corporales, especialmente en la aorta tor\u00e1cica. Las personas con MFS a menudo presentan caracter\u00edsticas faciales distintivas que pueden facilitar el reconocimiento cl\u00ednico del s\u00edndrome. “Tienen caras alargadas y son propensos a sufrir problemas en la columna y las articulaciones. Sin embargo, muchos no reciben un diagn\u00f3stico”, expres\u00f3 el Dr. John Elefteriades, autor principal del estudio y profesor de cirug\u00eda en Yale.<\/p>

El estudio tuvo como objetivo explorar la posibilidad de utilizar inteligencia artificial, espec\u00edficamente redes neuronales convolucionales (CNN, en ingl\u00e9s), para identificar MFS a partir de im\u00e1genes faciales comunes. Esto ofrece un enfoque diagn\u00f3stico novedoso, no invasivo, automatizado y computarizado.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Para el estudio los autores utilizaron CNN, que son especialmente eficaces para el procesamiento de im\u00e1genes, para crear un modelo capaz de diagnosticar MFS bas\u00e1ndose en fotograf\u00edas faciales. “Poder identificar a las personas a partir de una fotograf\u00eda con IA mejorar\u00e1 el diagn\u00f3stico y permitir\u00e1 terapias protectoras”, mencion\u00f3 el Dr. Elefteriades.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Para el entrenamiento del modelo fue necesarios un conjunto de 672 im\u00e1genes faciales, 182 de personas con s\u00edndrome de Marfan y 490 de personas sin el s\u00edndrome (grupo de control). Posteriormente, el modelo fue entrenado con el 80% de las im\u00e1genes y evaluado con el 20 % restante.<\/p>

En cuanto a los resultados, el modelo alcanz\u00f3 una precisi\u00f3n del 98.5%, lo que indica que casi todas las predicciones fueron correctas. Asimismo, el estudio present\u00f3 un 0% de falsos positivos, es decir, ninguna imagen no Marfan fue incorrectamente clasificada como Marfan. En cuanto a la tasa de falsos negativos, fue de 2%.\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0
El estudio concluy\u00f3 que este modelo de IA fue capaz de diferenciar entre im\u00e1genes faciales de individuos con y sin s\u00edndrome de Marfan con un alto grado de precisi\u00f3n. Esto sugiere un potencial significativo para el uso cl\u00ednico de herramientas de IA en el diagn\u00f3stico de MFS. Sin embargo, al tratarse de un estudio piloto con un tama\u00f1o de muestra limitado, los autores enfatizan que se necesitan m\u00e1s investigaciones antes de que este enfoque pueda considerarse listo para la aplicaci\u00f3n cl\u00ednica generalizada.<\/p>

En este sentido, los autores detallaron que este avance representa un avance significativo en la utilizaci\u00f3n de la IA para el diagn\u00f3stico m\u00e9dico no invasivo, mostrando c\u00f3mo la tecnolog\u00eda puede complementar las t\u00e9cnicas cl\u00ednicas tradicionales y potencialmente mejorar la detecci\u00f3n temprana y el manejo de trastornos gen\u00e9ticos como el s\u00edndrome de Marfan.<\/p>

Finalmente, los investigadores mencionaron que tienen previsto que la herramienta est\u00e9 disponible en l\u00ednea en un futuro. \u201cEstamos planeando ampliar este trabajo m\u00e1s all\u00e1 de este proyecto piloto inicial\u201d, dijo Elefteriades. \u201cPrevemos que muchas personas podr\u00e1n realizar la prueba por s\u00ed mismas una vez que la pongamos en l\u00ednea\u201d, agreg\u00f3.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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YALE <\/strong><\/p>

https:\/\/medicine.yale.edu\/news-article\/ai-accurately-diagnoses-a-genetic-condition-from-facial-photographs\/<\/a><\/p>

SCIENCE DIRECT<\/strong><\/p>

https:\/\/www.sciencedirect.com\/science\/article\/pii\/S240584402409889X?via%3Dihub<\/a><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Un modelo de IA desarrollado en Yale diagnostica con precisi\u00f3n la condici\u00f3n gen\u00e9tica s\u00edndrome de Marfan a trav\u00e9s de fotograf\u00edas faciales.<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":49212,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[156,160],"tags":[145],"class_list":["post-49210","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-big-data","category-noticias","tag-noticias"],"aioseo_notices":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/49210","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=49210"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/49210\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media\/49212"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=49210"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=49210"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=49210"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}