Una nueva aplicación creada en Japón promete evaluar la salud a partir de una imagen de las manos

Una aplicación basada en inteligencia artificial desarrollada por investigadores de Kobe University, en Japón, promete analizar fotografías de las manos para detectar señales tempranas de enfermedad.

El avance fue publicado en la revista científica The Journal of Clinical Endocrinology & Metabolism y plantea la posibilidad de realizar evaluaciones médicas preliminares utilizando únicamente una imagen tomada con un celular.

El sistema utiliza algoritmos de aprendizaje automático para analizar el dorso de la mano y el puño cerrado de una persona con el objetivo de identificar signos asociados a la acromegalia, un trastorno hormonal poco frecuente que puede provocar cambios físicos progresivos en el cuerpo.

La propuesta ha llamado la atención porque recuerda a la tradicional lectura de manos, aunque en este caso el análisis tiene una base científica y médica. En lugar de interpretar las líneas de la palma, la tecnología examina características físicas visibles en las manos que pueden estar relacionadas con alteraciones hormonales.

Un problema médico difícil de detectar

La acromegalia es una enfermedad que se produce cuando el organismo genera un exceso de hormona del crecimiento durante largos periodos de tiempo. Este trastorno provoca cambios físicos graduales, como el aumento del tamaño de manos y pies, alteraciones faciales o crecimiento anormal de huesos y órganos.

Uno de los principales desafíos de esta patología es su diagnóstico. Debido a que los síntomas aparecen de manera lenta y progresiva, muchos pacientes tardan años en recibir una confirmación médica.

De acuerdo con especialistas, el tiempo promedio para detectar la enfermedad puede llegar a una década. Durante ese período, las complicaciones derivadas del exceso de hormona del crecimiento pueden afectar a distintos órganos del cuerpo y reducir la esperanza de vida de los pacientes en aproximadamente diez años.

El endocrinólogo Hidenori Fukuoka, investigador de Kobe University, explicó que esta demora en el diagnóstico es relativamente común debido a la naturaleza progresiva de la enfermedad.

“Debido a que progresa tan lentamente y es una enfermedad rara, no es extraño que tarde tanto en diagnosticarse”, señaló el especialista al describir los desafíos actuales para identificar la patología en sus etapas iniciales.

Entrenamiento con miles de imágenes

Para desarrollar la herramienta, los investigadores entrenaron el sistema de inteligencia artificial con más de 11.000 imágenes de manos pertenecientes a 725 personas. Estas fotografías fueron recopiladas en 15 centros médicos de Japón.

Las imágenes utilizadas en el estudio se centraban exclusivamente en el dorso de la mano y en el puño cerrado, evitando capturar las líneas de la palma. Según los investigadores, esta decisión se tomó para proteger la privacidad de los participantes y evitar el uso de características biométricas sensibles.

A partir de este conjunto de datos, el modelo de inteligencia artificial aprendió a identificar patrones físicos asociados a la acromegalia, lo que le permitió reconocer señales que pueden pasar desapercibidas incluso para observadores humanos.

Resultados prometedores

Los resultados del estudio mostraron un nivel de precisión considerable. El sistema logró identificar casos de acromegalia con un valor predictivo positivo del 88 % y un valor predictivo negativo del 93 %.

Estos indicadores reflejan una alta probabilidad de acierto tanto cuando la inteligencia artificial detecta la enfermedad como cuando determina que una persona no presenta signos de ella.

La autora principal del estudio, Yuka Ohmachi, afirmó que los resultados superaron las expectativas iniciales del equipo de investigación.

“Francamente, me sorprendió que la precisión diagnóstica alcanzara un nivel tan alto utilizando solo fotografías del dorso de la mano y del puño cerrado”, explicó.

Posibles aplicaciones médicas

Los investigadores consideran que esta tecnología podría convertirse en una herramienta útil para la detección temprana de enfermedades raras. En el futuro, el sistema podría integrarse en aplicaciones móviles o utilizarse durante revisiones médicas para identificar señales de alerta antes de que los síntomas sean evidentes.

El objetivo no sería sustituir a los especialistas, sino facilitar una evaluación preliminar que permita derivar a los pacientes a consultas médicas más específicas.

Este enfoque podría acelerar el diagnóstico de enfermedades que suelen pasar desapercibidas durante años y reducir el tiempo que tarda un paciente en recibir tratamiento.

Aunque la herramienta aún se encuentra en fase de investigación, el estudio demuestra el potencial de la inteligencia artificial para analizar imágenes médicas simples y detectar patrones relacionados con enfermedades complejas.

Si tecnologías similares continúan desarrollándose, podrían abrir nuevas posibilidades en la medicina preventiva y en el uso de dispositivos móviles como herramientas de detección temprana de problemas de salud.