Un sistema de inteligencia artificial permite identificar rellenos estéticos en la piel mediante ecografÃas
GRANADA 27 Oct. (EUROPA PRESS) - Un estudio internacional llevado a cabo por investigadores de las universidades de Granada y Chile ha desarrollado un sistema de inteligencia artificial capaz de identificar automáticamente cuatro tipos de rellenos estéticos en imágenes ecográficas.
El trabajo, que acaba de ser publicado en la revista Journal of Ultrasound in Medicine, busca permitir un aceleramiento del diagnóstico de complicaciones en este tipo de intervenciones, mejorar la planificación de tratamientos y reducir la dependencia de especialistas altamente cualificados, facilitando una atención más eficaz ante reacciones adversas a estos procedimientos cosméticos.
Este avance resulta relevante ante la creciente popularidad de los tratamientos de belleza inyectables, cuyos efectos secundarios pueden ser difÃciles de gestionar cuando se desconoce la sustancia exacta que ha sido administrada.
Muchos pacientes acumulan historiales poco claros tras visitar a múltiples especialistas en diferentes centros y paÃses, lo que dificulta el cruce de información entre profesionales.
DESINFORMACIÓN
La dificultad para identificar el material inyectado se agrava porque algunos pacientes sienten vergüenza al hablar de sus tratamientos o simplemente no recuerdan qué sustancias les fueron administradas a lo largo del tiempo.
Esta falta de datos precisos retrasa el diagnóstico, ya que los sÃntomas de las reacciones adversas pueden imitar otras enfermedades dermatológicas y cada relleno requiere un abordaje clÃnico especÃfico.
Hasta ahora, la ecografÃa se ha consolidado como el método de imagen más eficaz para detectar e identificar los rellenos más comunes.
Sin embargo, interpretar correctamente estas imágenes requiere no sólo formación técnica, sino también amplia experiencia clÃnica, dado que la apariencia ecográfica de las sustancias varÃa según su composición, el tiempo transcurrido desde la aplicación y las posibles complicaciones asociadas.
El equipo de investigación dirigido por la doctora Ximena Worstman de la Universidad de Chile, que ha contado con la decisiva participación de los profesores del Departamento de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial de la Universidad de Granada Manuel Lozano y Francisco J.RodrÃguez, ha creado un sistema de inteligencia artificial basado en aprendizaje profundo.
Este algoritmo es capaz de identificar y discriminar automáticamente, en imágenes ecográficas, cuatro tipos de rellenos cosméticos: hidroxiapatita cálcica, ácido hialurónico, polimetilmetacrilato y aceite de silicona.
El estudio se ha desarrollado en un contexto multicentro internacional, con la participación de especialistas en dermatologÃa.
Para entrenar al sistema, se utilizaron equipos ecográficos de diversa complejidad, desde unidades portátiles de pequeño tamaño hasta dispositivos de alta gama, garantizando asà la adaptabilidad del sistema a diferentes entornos clÃnicos.
Este avance tecnológico representa un paso significativo hacia una medicina más precisa y accesible, ofreciendo una solución innovadora a un problema clÃnico creciente en la era de los tratamientos estéticos.
