Esta IA averigua tu sexo sólo con mirarte a los ojos

Se ha logrado predecir el sexo de una persona, simplemente analizando la retina en una foto del fondo de su ojo.


Se ha logrado predecir el sexo de una persona, simplemente analizando la retina en una foto del fondo de su ojo, considerando que no se sabe cuáles son las características que diferencian la retina de hombres y mujeres esto es una muestra de lo que el deep learning puede llegar a conseguir.

Se trata de un desarrollo basado en un modelo de aprendizaje profundo, que se entrenó con 84.743 fotos de fondo de retina del conjunto de datos del Biobanco del Reino Unido. Este sistema, que fue desarrollado por médicos, aprendió y fue capaz de predecir con bastante precisión las fotos de las retinas.

Sin embargo, al probar el modelo con retinas que presentaban patología foveal (un trastorno macular que se caracteriza por un la disminución de la agudeza visual) el rendimiento fue menor.  En esos casos la precisión era del 69,4 %, en comparación con el 85,4 % en ojos sanos, lo que sugiere que la fóvea, que está en el centro de la mácula, es una región importante para el rendimiento del modelo de aprendizaje profundo.

La  retina es el único tejido en el que se pueden visualizar a la vez y de forma no invasiva tanto el tejido neural como el vascular. Si con el uso de este tipo de modelos se pudiese identificar una correlación entre las características de las retinas, el sexo asignado y el desarrollo de ciertas patologías, se podrían desarrollar mejores herramientas de diagnóstico y por en consecuencia optimizar tratamientos y métodos preventivos.

Esto permite detectar multitud de patologías, sólo con el análisis de imágenes del fondo del ojo. Por ejemplo, la tortuosidad vascular y el estrechamiento arterial permiten detectar posibles enfermedades cardiovasculares. En cambio, las alteraciones en la capa de células de la retina ayudan a diagnosticar trastornos neurológicos.

Por todo esto, se han realizado multitud de estudios dirigidos a la capacitación de algoritmos de inteligencia artificial capaces de analizar exhaustivamente las fotos del fondo del ojo. Uno de los estudios más completos al respecto se llevó a cabo en 2018. En aquel estudio, un equipo de científicos procedentes de Google y la Escuela de Medicina de Stanford lograron desarrollar un algoritmo que usaba el deep learning para predecir factores de riesgo cardiovascular en fotografías del fondo del ojo. En su día, no solo llamaron la atención sus resultados referentes a la predicción de enfermedades. También sorprendió a la comunidad científica que el algoritmo era capaz de discernir entre hombres y mujeres.

Por eso, otro equipo de investigadores, cuyos resultados se publicaron en Nature en 2021, llevó a cabo esa nueva capacitación de deep learning con más de 80.000 imágenes del Biobanco de Reino Unido. Consiguieron replicar lo mismo que en 2018, por lo que no parecía una simple casualidad. Estaban ante una nueva aplicación de la inteligencia artificial.

Hace un año, se supo que un científico de Hong Kong desarrolló un método para utilizar la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático para escanear las retinas de niños de seis años y así detectar afecciones que se engloban dentro de los trastornos del espectro autista.

Según la Organización Mundial de la Salud (OMS), se estima que 1 de cada 160 niños padece un Trastorno del Espectro del Autismo, es decir, aproximadamente el 1% de la población. El autismo es una condición neurológica que afecta al comportamiento de las personas, su interacción social y sus habilidades de comunicación y aprendizaje.

El escaneo ocular de la retina puede permitir la detección temprana y así anticiparse al tratamiento para los niños. Su método utiliza una cámara de alta resolución con un software que analiza una combinación de factores, incluidas las capas de fibras y los vasos sanguíneos del ojo. La tecnología se puede utilizar para identificar a los niños en riesgo de autismo e incorporarlos a los programas de tratamiento que se realizan de forma temprana para el trastorno del espectro autista (TEA).

La tecnología del profesor Zee se probó con 70 niños: 46 con autismo y un grupo de control de tratamiento previo de 24. Se pudo identificar a los niños con autismo el 95,7% de las veces. La edad promedio examinada fue de 13 años, siendo el más joven de seis años. Los hallazgos de Zee se han publicado en EClinicalMedicine, una revista de medicina.

El deep learning tiene por delante un gran futuro, en el que podrían sacar a la luz nuevos biomarcadores asociados a enfermedades del ojo.

 

Referencia:

Edward Korot et al. Predicting sex from retinal fundus photographs using automated deep learning. Nature 2021 DOI https://doi.org/10.1038/s41598-021-89743-x

 

Doctor Fisión

Doctor Fision

Divulgador científico especialista en física y astrofísica, y apasionado de la ciencia en general. Autor del bestseller "El Universo Explicado" y de "La Nueva Carrera Espacial". Tiene más de 3 millones de seguidores en redes sociales.

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