Crean una herramienta de IA para medir la grasa alrededor del corazón y evaluar el riesgo de diabetes

Investigadores de la Universidad Queen Mary de Londres, Inglaterra, utilizaron la inteligencia artificial para desarrollar una herramienta que una vez aplicada en una resonancia magnética estándar, es capaz de entregar de forma automática la medida exacta de la grasa que se encuentra alrededor del corazón, en menos de tres segundos.

Para que esta innovadora herramienta logre obtener las medias, primero fue entrenada con imágenes de resonancias magnéticas cardíacas simples de más de 40 mil personas, datos obtenidos desde el biobanco del Reino Unido.

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La herramienta midió los niveles del tejido adiposo pericárdico (PAT) para luego analizar una asociación entre el PAT y la diabetes.

Los niveles altos de PAT, separados del peso corporal o del índice de masa corporal, se ha relacionado con un mayor riesgo de enfermedades coronarias y diabetes.

Además de medir el PAT, la herramienta evalúa con precisión el riesgo de que un paciente padezca diabetes. Sin embargo, los autores señalaron que esto ofrece información de cómo se asocian, no es una prueba de diagnóstico de la enfermedad.

Depósitos de grasas detectados por la nueva herramienta. Crédito: Universidad Queen Mary de Londres

“Esta herramienta puede ser utilizada por futuros investigadores para descubrir más sobre los vínculos entre la grasa alrededor del corazón y el riesgo de enfermedad (diabetes), pero también potencialmente en el futuro, como parte de la atención estándar de un paciente en el hospital”, indicó Zahra Raisi-Estabragh, investigadora principal del estudio publicado en Frontiers in Cardiovascular Medicine.

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Actualmente los niveles de PAT se pueden medir mediante una tomografía computarizada (TC), esto representa un problema, ya que expone a los pacientes a pequeños niveles de radiación ionizante.

Durante años, la acumulación de esta grasa alrededor del corazón se ha relacionado directamente con enfermedades cardiovasculares y metabólicas, y el desarrollo de esta nueva tecnología – que planean probarla en investigaciones clínicas- permitirá medirlo de una forma sencilla.