Las imágenes térmicas faciales detectan con precisión la enfermedad de las coronarias

Después de hacernos eco del nacimiento de Cardia by Apolo, la tecnología de inteligencia artificial desarrollada en España que permite mejores diagnósticos cardiacos y más rápidos, hoy volvemos a recordar el impacto de la inteligencia artificial (IA) en el sector sanitario gracias a un nuevo estudio que constata que una combinación de imágenes térmicas faciales e IA puede predecir con precisión la presencia de enfermedad de las arterias coronarias. La investigación ha sido publicada en la revista 'BMJ Health & Care Informatics'.

Recordemos que la enfermedad de la arteria coronaria (EAC) es la principal causa de mortalidad e impone una carga de enfermedad significativa en todo el mundo. De hecho, y según los últimos datos de la Organización Mundial de la Salud, casi 19 millones de personas en todo el mundo mueren al año por culpa del corazón.

La llegada de este trabajo supone un nuevo enfoque de detección precoz de las enfermedades cardiovasculares, no invasivo, y en tiempo real, más eficaz que los métodos convencionales y podría adoptarse en la práctica clínica para mejorar la precisión del diagnóstico y reducir las listas de espera, sugieren los investigadores.

En declaraciones a este diario José Luis Zamorano, jefe del Servicio de Cardiología del Hospital Universitario Ramón y Cajal de Madrid, documenta: "La piel es el órgano más grande del cuerpo y tradicionalmente se ha pensado que su color refleja la salud general del paciente, como la cianosis que sugiere hipoxemia o la palidez que refleja anemia. Además, los cambios en el color de la piel del rostro se han asociado con cambios en el estado emocional que reflejan variaciones en el tono autónomo. De hecho, si pensamos en nuestra propia Sociedad, muchas veces, en el entorno social, se pregunta por la salud de una persona cuando se le comenta “tienes mala cara, te pasa algo”. 

Recuerda, ademas, que "es bien sabido que la hipoxia y el aumento del tono simpático generalmente asociados a la descompensación de la insuficiencia cardíaca podrían predecirse hipotéticamente mediante cambios de color en diferentes áreas de la cara del paciente. También la congestión y el edema periférico que suelen ser uno de los primeros marcadores de descompensación aguda, teóricamente podrían detectarse mediante el aumento de las dimensiones lineales de la cara".

En la actualidad

Las directrices actuales para el diagnóstico de la enfermedad coronaria se basan en una evaluación de la probabilidad de los factores de riesgo (hipertensión, colesterol elevado, diabetes, sobrepeso y obesidad, tabaco y falta de inactividad física) no siempre son muy precisas ni ampliamente aplicables, afirman los investigadores del Centro Nacional de Enfermedades Cardiovasculares del Hospital Fuwai, y de Facultad de Medicina de la Unión de Pekín (ambos en Beijing, China). 

Hasta ahora y como documenta la Clínica Mayo, las pruebas que ayudan a diagnosticar o controlar la enfermedad de las arterias coronarias incluyen las siguientes:

• Electrocardiograma (ECG). Esta prueba rápida e indolora mide la actividad eléctrica del corazón. 
• Ecocardiograma. Esta prueba utiliza ondas sonoras para crear imágenes del corazón al latir. Un ecocardiograma puede mostrar cómo circula la sangre a través del corazón y las válvulas cardíacas.
• Prueba de esfuerzo. Si los signos y síntomas aparecen con mayor frecuencia durante el ejercicio, es posible que el médico te pida que camines en una cinta o pedalees en una bicicleta fija durante un electrocardiograma. Si el ecocardiograma se lleva a cabo mientras haces estos ejercicios, la prueba se denomina ecocardiograma de esfuerzo. Si no puedes hacer ejercicio, es posible que se te den medicamentos que estimulen el corazón como lo hace el ejercicio.
• Prueba de esfuerzo nuclear. Es similar a una prueba de esfuerzo, pero agrega imágenes a los registros del electrocardiograma. Una prueba de esfuerzo nuclear muestra cómo circula la sangre hasta el músculo cardíaco en reposo y durante el esfuerzo. Se inyecta un marcador radioactivo por vía intravenosa. El marcador hace que las arterias del corazón se vean con mayor claridad en las imágenes.
• Tomografía computarizada del corazón. Puede mostrar los depósitos de calcio y las obstrucciones en las arterias del corazón. Los depósitos pueden estrechar las arterias. Durante esta prueba, a veces se inyecta una sustancia de contraste por vía intravenosa que ayuda a crear imágenes detalladas de las arterias del corazón. Si se utiliza una sustancia de contraste, la prueba se denomina angiografía coronaria por tomografía computarizada.
• Cateterismo cardíaco y angiografía. Durante un cateterismo cardíaco, el cardiólogo inserta suavemente un tubo flexible (catéter) en un vaso sanguíneo, por lo general, en la muñeca o la ingle. Se guía el catéter cuidadosamente hasta el corazón con la ayuda de rayos X. Una sustancia de contraste fluye a través del catéter. Esta sustancia ayuda a que los vasos sanguíneos se vean mejor en las imágenes y muestra cualquier obstrucción presente. Si tienes una obstrucción en una arteria que necesita tratamiento, se puede inflar un globo en la punta del catéter para abrir la arteria. Normalmente, se utiliza un tubo de malla (sten) para mantener abierta la arteria.

La nueva prueba consiste en el uso de la imagen térmica, que captura la distribución de temperatura y las variaciones en la superficie del objeto mediante la detección de la radiación infrarroja emitida por ese objeto. Y no es invasiva. 

Se ha convertido, además, en una herramienta prometedora para la evaluación de enfermedades, ya que puede identificar áreas de circulación sanguínea anormal e inflamación a partir de los patrones de temperatura de la piel.

La llegada de la IA, con su capacidad de extraer, procesar e integrar información compleja, podría mejorar la precisión y eficacia del diagnóstico por imágenes térmicas.

En 460 personas

Por lo tanto, los investigadores se propusieron estudiar la viabilidad de utilizar imágenes térmicas más IA para predecir con precisión la presencia de enfermedad de las arterias coronarias sin la necesidad de técnicas invasivas y que requieren mucho tiempo en 460 personas con sospecha de enfermedad cardíaca. Su edad promedio era 58 años; 126 (27,5%) de ellos eran mujeres. 

Se capturaron imágenes térmicas de sus rostros antes de los exámenes de confirmación para desarrollar y validar un modelo de imágenes asistido por IA para detectar enfermedades de las arterias coronarias.

En total, se confirmó que 322 participantes (70%) tenían enfermedad de las arterias coronarias. Estas personas tendían a ser mayores y era más probable que fueran hombres. También eran más propensos a tener factores de riesgo bioquímicos, clínicos y de estilo de vida, así como un mayor uso de medicamentos preventivos.

El enfoque de imágenes térmicas más IA fue alrededor de un 13% mejor para predecir la enfermedad de las arterias coronarias que la evaluación de riesgos previa a la prueba que involucra factores de riesgo y signos y síntomas clínicos tradicionales.

Entre los tres indicadores térmicos predictivos más importantes, el más influyente fue la diferencia general de temperatura de izquierda a derecha de la cara, seguida de la temperatura facial máxima y la temperatura facial promedio.

Y, específicamente, la temperatura promedio de la región de la mandíbula izquierda fue la característica predictiva más fuerte, seguida por el rango de temperatura de la región del ojo derecho y la diferencia de temperatura izquierda-derecha de las regiones de la sien izquierda.

 El enfoque también identificó eficazmente los factores de riesgo tradicionales de la enfermedad de las arterias coronarias: colesterol alto; sexo masculino; de fumar; exceso de peso (IMC); glucemia en ayunas, así como indicadores de inflamación. Los investigadores reconocen el tamaño relativamente pequeño de la muestra de su estudio y el hecho de que se llevó a cabo en un solo centro. Y todos los participantes del estudio habían sido remitidos a pruebas de confirmación por sospecha de enfermedad cardíaca.

Sin embargo, escriben en un comunicado: “La viabilidad de la predicción [de la enfermedad de las arterias coronarias] basada [en imágenes térmicas] sugiere posibles aplicaciones futuras y oportunidades de investigación”.

Y añaden: “Como modalidad de evaluación de la salud con base biofisiológica, proporciona información relevante para la enfermedad más allá de las medidas clínicas tradicionales que podrían mejorar la enfermedad cardiovascular aterosclerótica y la evaluación de las enfermedades crónicas relacionadas. Su naturaleza sin contacto y en tiempo real permite una evaluación instantánea de la enfermedad en el lugar de atención, lo que podría agilizar el trabajo clínico y ahorrar tiempo para la importante toma de decisiones entre médico y paciente. Además, tiene el potencial de permitir una preselección masiva”.

Y concluyen: “Nuestros modelos de predicción [de imágenes térmicas] desarrollados, basados ​en IA han mostrado un potencial prometedor en comparación con las herramientas clínicas convencionales actuales. No obstante, se necesitan más investigaciones que incorporen tamaños de muestra más grandes y poblaciones de pacientes diversas para validar la validez externa y la generalización de los hallazgos actuales".

"Hoy en día, la tecnología de los teléfonos inteligentes se encuentra ampliamente extendida por el mundo y ofrece una solución atractiva para la monitorización remota de pacientes con determinadas patologías tales como la insuficiencia cardíaca avanzada", aclara el experto.

E insiste: "La insuficiencia cardíaca es una enfermedad crónica caracterizada por episodios de descompensación que a menudo requieren ingreso hospitalario. A pesar de que se ha demostrado repetidamente que los tratamientos novedosos y sofisticados basados en evidencia y los dispositivos mecánicos mejoran los resultados hospitalarios, las estrategias para la detección temprana del deterioro clínico son claves en esta enfermedad".

Estudio piloto español

Para él que es, también vicepresidente de la Sociedad Europea de Cardiología, "éstas permitirían evitar reingresos frecuentes y mejorar la calidad de vida de los pacientes con insuficiencia cardíaca crónica avanzada. La aplicación de la inteligencia artificial para detectar cambios en el rostro de las personas con sus propios teléfonos móviles o incluso espejos en los domicilios, podría permitir sin duda un enfoque más sencillo, con una tecnología ampliamente utilizada, para superar las limitaciones asociadas a los costosos dispositivos destinados a ser aplicados a una pequeña minoría de pacientes".

Agrega que "en las últimas dos décadas, la tecnología móvil se ha extendido rápidamente por todo el mundo. Hoy en día, se estima que más de 5 mil millones de personas tienen dispositivos móviles y más de la mitad de estas conexiones son teléfonos inteligentes. De hecho, el 76% y el 45% de la población adulta en las economías avanzadas y emergentes, respectivamente, afirman que tienen un teléfono inteligente".

El experto también adelanta: "Nosotros realizamos un estudio piloto en el cual valoramos los cambios a nivel de la cara mediante el teléfono móvil del propio paciente. Estamos investigando la eficacia de un nuevo algoritmo de seguimiento facial y segmentación del color de la cara basado en teléfonos inteligentes para la detección de pacientes con alto riesgo de descompensación aguda, ictus, infarto de miocardio o muerte (criterio de valoración compuesto primario) dentro de un cuadro de insuficiencia cardíaca bien definido".

Se desarrolló un software de análisis facial para obtener, tras una captura de imagen tan sencilla como tomar una fotografía con un smartphone normal, un modelo mallado 3D del rostro para detectar cambios morfométricos y colorimétricos respecto a un modelo comparativo. Las imágenes adquiridas se procesan de forma automatizada y ciega y no interfieren con el tratamiento médico recibido. "Hemos comprobado que en algunos pacientes , estos cambios podrían predecir eventos cardiovasculares en estos pacientes. Sin duda cambios en la piel podrían asociarse a detección temprana de enfermedad", aclara el Dr. Zamorano.

Para el especialista, "un segundo aspecto que queremos puntualizar y en el que también hemos realizado una experiencia preliminar es el cambio en las pupilas de los enfermos como predictor de mortalidad y reingresos en enfermos con insuficiencia cardiaca. Es bien sabido que el sistema simpático juega un papel fundamental en los mecanismos compensatorios en la insuficiencia cardíaca siendo su hiperactivación un marcador de mal pronóstico·.

Por otro lado los mecanismos que regulan el reflejo pupilar también dependen del sistema nervioso simpático. "Por ello, los cambios en la pupila podrían tener un nexo de unión en el pronóstico de los pacientes con insuficiencia cardiaca. Hemos analizado de forma prospectiva 100 enfermos graves ingresados con insuficiencia cardiaca objetivándose que los cambios obtenidos en el reflejo pupilar, su dilatación y contracción medida con pupilómetro cuantitativo se relaciona con la mortalidad de dichos enfermos. El análisis de los cambios en la pupila nos ayuda en la estratificación pronóstica de los pacientes con insuficiencia cardiaca y nos da valores predictivos de peor pronóstico de estos enfermos", explica.

En resumen, "la inteligencia artificial, analizando cambios que antes no éramos capaces de discernir de forma cuantitativa, emerge con un enorme abanico de posibilidades en el campo de la Cardiología. Estos son solo dos ejemplos, como cambios evolutivos en la cara o en la pupila de los enfermos pueden ayudarnos a establecer el pronóstico de los enfermos. La magnitud del impacto de la aplicación de la inteligencia artificial en Medicina está todavía por establecerse, es muy probable que incluso nuestra imaginación no llegue a abordar todavía donde llegaremos".