Dispositivo de Inteligencia Artificial puede identificar problemas genéticos sólo escaneando la cara del paciente

DeepGestalt funciona a partir de un algoritmo capaz de entregar una lista de síndromes potenciales

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Crédito: shutterstock

Una nueva tecnología de Inteligencia Artificial puede ser capaz de detectar problemas y desórdenes genéticos usando una fotografía de la cara del paciente, de acuerdo con un estudio recientemente publicado.

Sobre DeepGestalt

La tecnología de la cual estamos hablando se llama DeepGestalt, y ha superado a los clínicos al momento de detectar un rango de síndromes en tres pruebas realizadas. Según el estudio publicado por Nature Medicine, pudiera ser un gran avance en el cuidado personalizado.

“Puede demostrar cómo pueden aplicarse algoritmos de última generación en un campo tan retador donde los datos son pequeños y  la necesidad de soportar varios indicadores es grande”. Estas son palabras de Yaron Gurovich, el jefe del departamento tecnológico de la compañía responsable del estudio.

DeepGestalt es tecnología que funciona a partir de la aplicación de un algoritmo de deep learning sobre las características faciales de la imagen otorgada. Posteriormente, produce una lista de síndromes potenciales que corresponderían a dichas características.

Todas las imágenes proporcionadas en las pruebas eran de pacientes a los cuales ya se les había realizado un diagnóstico; DeepGestalt no se preocupaba si un paciente ya tenía un desorden genético, sino en identificar posibles desordenes anteriormente diagnosticados.

Algunos datos

Gurovich y su equipo entrenaron DeepGestalt por medio de 17,000 imágenes faciales de pacientes, extraídas de una base de personas diagnosticadas con más de 200 síndromes genéticos distintos.

El equipo encontró que la aplicación superó a los clínicos en dos conjuntos separados de pruebas. El objetivo era identificar un síndrome determinado entre un conjunto de 502 imágenes seleccionadas.

En cada conjunto, DeepGestalt propuso una lista de síndromes potenciales e identificó correctamente el síndrome en 91% de las ocasiones.

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