Un estudio reciente de la Mayo Clinic detectó que la densidad del músculo abdominal, más que su tamaño, predice con precisión el riesgo de caídas en personas desde los 45 años.
El análisis, realizado a partir de tomografías computarizadas ya existentes y procesadas mediante inteligencia artificial, abre la puerta a estrategias de prevención mucho más tempranas y personalizadas, según reportó El Litoral en base a trabajos publicados en Mayo Clinic Proceedings.
El proyecto empleó algoritmos de inteligencia artificial para analizar imágenes abdominales obtenidas por diversos motivos médicos. El equipo observó que la densidad muscular, un indicador de calidad del tejido y de la cantidad de grasa infiltrada, resulta un factor mucho más determinante que el tamaño muscular para anticipar caídas en la madurez y la vejez.
“El tamaño muscular es solo una medida de cuán grandes son los músculos. La densidad muscular es diferente; en una tomografía, es una medida de cuán ‘oscuro’ y homogéneo es el músculo”, detalló la epidemióloga Jennifer St. Sauver, según declaraciones recogidas por Medical News Today.
La investigación, que abarcó a cerca de 4.000 adultos entre 20 y 89 años, identificó que la baja densidad muscular en el abdomen puede duplicar el riesgo de caídas en el futuro, incluso si la persona no presenta síntomas de debilidad ni movilidad reducida.
Los resultados sorprendieron al equipo, ya que el marcador aparece mucho antes de la edad avanzada. St. Sauver admitió para Medical News Today: “Me sorprendió personalmente ver una asociación tan fuerte entre la baja densidad muscular y un mayor riesgo de caídas en personas de mediana edad”.
Estos hallazgos reorientan el foco preventivo. Tradicionalmente, los esfuerzos para evitar caídas se concentraban en fortalecer las piernas. Ahora, el estudio destaca la importancia de mantener el core —que incluye los músculos abdominales, lumbares y pélvicos— en condiciones óptimas desde la mediana edad.
Según el MSD Manual, “las caídas afectan a una de cada cuatro personas mayores de 65 años y originan más de 14 millones de accidentes anuales en los Estados Unidos, con elevados costos médicos y un fuerte impacto en la calidad de vida”.
La aplicación de inteligencia artificial en el análisis de imágenes amplía el alcance de la medicina preventiva. MedicalXpress publica que el concepto de "opportunistic screening" (“cribado oportunista”) permite aprovechar estudios ya realizados para extraer información de valor clínico, sin aumentar los costos ni requerir procedimientos adicionales.
La Mayo Clinic recomienda ejercicios como planchas, puentes de glúteos, trabajo con pelota de estabilidad y actividades funcionales para mejorar la calidad muscular. St. Sauver lo sintetiza en el comunicado institucional: “Uno de los mensajes más importantes de esta investigación es mantener los músculos abdominales en la mejor forma posible. Hacerlo puede brindar beneficios que comienzan en la mediana edad y continúan bien entrada la vejez”.
Los expertos también subrayan la importancia de evaluar factores ambientales y de salud integral. El MSD Manual advierte que riesgos como la mala iluminación, alfombras sueltas, medicamentos que afectan el equilibrio y enfermedades crónicas contribuyen a las caídas, por lo cual la prevención debe ser multidimensional.
La integración de inteligencia artificial en la práctica clínica avanza en la identificación de biomarcadores como la baja densidad muscular, el exceso de grasa intramuscular y la reducción de la calidad ósea, según un análisis científico publicado en PMC. Estas variables, observadas en tomografías abdominales, permiten anticipar el riesgo de caídas con hasta diez años de antelación.
De acuerdo con el equipo de la Mayo Clinic, la intervención temprana basada en estos marcadores podría reducir la incidencia de fracturas y complicaciones asociadas a las caídas en adultos mayores. El enfoque apunta a personalizar las recomendaciones, orientar la actividad física y adaptar el entorno, con el objetivo de preservar la independencia y la movilidad a lo largo del envejecimiento.
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