Investigadores de Mayo Clinic utilizan IA para mejorar la precisión en la detección del síndrome metabólico mediante escaneos corporales en 3D.
Investigadores de Mayo Clinic han desarrollado un enfoque para predecir el riesgo y la severidad del síndrome metabólico, utilizando un escáner de volumen corporal en 3D combinado con inteligencia artificial (IA). Este avance, publicado en el European Heart Journal – Digital Health, promete ser una alternativa más precisa a las medidas tradicionales como el índice de masa corporal (IMC) y la relación cintura-cadera, lo que podría revolucionar las estrategias de detección y prevención de esta condición.
Según este estudio, el síndrome metabólico que afecta a más de un tercio de la población de Estados Unidos y a un cuarto de la población mundial, es un conjunto de condiciones que incrementan significativamente el riesgo de enfermedades cardíacas, accidentes cerebrovasculares y otras complicaciones graves de salud. Sin embargo, hasta ahora, no existía un método de detección ampliamente aceptado que fuera confiable y repetible.
En respuesta a esta problemática, investigadores de Mayo Clinic han adaptado un escáner corporal en 3D, originalmente diseñado para la industria de la confección, para su uso en la evaluación médica. Este dispositivo, junto con tecnología de imagen avanzada y algoritmos desarrollados por los mismos investigadores, permite a los médicos identificar con mayor precisión a las personas con síndrome metabólico, así como aquellas en riesgo de desarrollarlo.
Betsy Medina Inojosa, investigadora en Mayo Clinic y primera autora del estudio, subrayó la necesidad de un método de medición fiable y repetible para el síndrome metabólico. Señaló que herramientas como el IMC y las escalas de bioimpedancia a menudo son inexactas y que los escaneos 3D podrían proporcionar una solución más precisa y accesible.
La investigación incluyó la validación de un modelo de IA en 1,280 voluntarios, que se sometieron a escaneos corporales en 3D, cuestionarios clínicos estandarizados, análisis de sangre y mediciones tradicionales de la forma corporal. Además, se probó una app móvil denominada myBVI para evaluar su eficacia en la detección del síndrome metabólico en un grupo adicional de voluntarios.
Por su parte, el Dr. Francisco Lopez-Jimenez, director de Cardiología Preventiva en Mayo Clinic y autor principal del estudio, destacó que la medición digital del volumen corporal en 3D proporciona datos con altos niveles de precisión sobre las áreas donde se deposita la grasa visceral poco saludable, como el abdomen y el pecho. Estos datos, obtenidos por el escáner 3D estacionario o la aplicación móvil, fueron efectivos para detectar la presencia y gravedad del síndrome metabólico.
De esta manera, conforme avancen las investigaciones, el uso de escáneres corporales en 3D con IA podría representar un avance significativo en la evaluación del síndrome metabólico, ofreciendo una herramienta más precisa y menos invasiva para identificar y gestionar esta condición. Los investigadores explicaron que tienen planes para ampliar la investigación a muestras más diversas, para que enfoque pueda convertirse en un estándar en la prevención y tratamiento del síndrome metabólico.
