Inteligencia artificial capaz de analizar huellas dactilares para determinar el riesgo de sufrir esquizofrenia

Inteligencia artificial capaz de analizar huellas dactilares para determinar el riesgo de sufrir esquizofrenia

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El análisis de huellas dactilares con algoritmos de aprendizaje automático permiten determinan el riesgo de sufrir esquizofrenia con una fiabilidad del 70 %.

Aunque dicha precisión por sí sola no es suficiente para un diagnóstico definitivo del trastorno.

Las huellas dactilares, un marcador útil, fácil, rápido y fiable como predictor del riesgo de padecer esquizofrenia.

El Dr. Raymond Salvador, investigador de FIDMAG Hermanas Hospitalarias – G15 CIBERSAM, ha liderado un estudio multicéntrico que ha tenido como objetivo estudiar la utilidad de las huellas dactilares como marcadores del riesgo de padecer esquizofrenia.

Los resultados del estudio demuestran que, mediante el uso de algoritmos de aprendizaje automático, se alcanza una fiabilidad del 70 % a la hora de discernir entre huellas dactilares de personas con esquizofrenia y huellas dactilares de personas sanas.

Aunque una precisión del 70% por sí sola no es suficiente para un diagnóstico definitivo de esquizofrenia, el Dr. Raymond Salvador, investigador principal del estudio, explica que, en combinación con otras fuentes de información, tiene un gran valor predictivo.

Las huellas dactilares son un patrón estable a lo largo de toda la vida y pueden ser usadas como marcador útil, fácil y fiable del riesgo de desarrollar la enfermedad.

La principal hipótesis sobre el origen de la esquizofrenia apunta a alteraciones de origen genético y ambiental producidas durante el desarrollo prenatal y/o en los primeros años de vida.

Las huellas dactilares se consideran un marcador del neurodesarrollo temprano por el hecho de tener un origen embrionario común con el sistema nervioso central, desarrollándose conjuntamente durante las mismas semanas de gestación.

Estudios previos han sugerido que existen alteraciones en los patrones de las huellas dactilares en pacientes con esquizofrenia, pero estos estudios utilizaron muestras pequeñas y se basaron en el análisis de aspectos muy concretos de las huellas, ignorando gran parte de la información contenida en la huella dactilar.

Los últimos avances en inteligencia artificial, concretamente el llamado aprendizaje profundo (deep learning), han permitido analizar los patrones dactilares con toda su complejidad.

La implementación de estas técnicas requiere de grandes muestras, por lo que desde FIDMAG Hermanas Hospitalarias – G15 CIBERSAM se ha coordinado un estudio multicéntrico para recoger las huellas dactilares de cerca de 1.500 personas.

Actualmente se tarda un mínimo de 6 meses en obtener la confirmación de un diagnóstico de esquizofrenia.

Este estudio permitirá disponer de una nueva herramienta que aporta información instantánea (el escaneo de las huellas y la obtención de resultados implica pocos minutos) que permitirá la detección del riesgo y el diagnóstico temprano de la esquizofrenia, hecho fundamental para conseguir un mejor pronóstico y evolución de la enfermedad.

Fuente: Fidmag

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