Hallando el riesgo cardiometabólico con la precisión de la densitometría pero usando un smartphone

Los investigadores de Google han desarrollado un modelo de deep learning enfocado en la fenotipificación digital.

El modelo estima parámetros tridimensionales de composición corporal —como la masa grasa total y los índices de distribución androide/ginoide y visceral/subcutánea— a partir de fotografía bidimensional de un smartphone.

Lo prometedor es que el modelo demostró una precisión diagnóstica (AUROC de 0,760) estadísticamente equivalente a la de la densitometria (DXA, AUROC de 0,773), y superó las limitaciones del índice de masa corporal.

Es un gran ejemplo de cómo la IA podrá darnos acceso a más detección y prevención más accesible y escalable.

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