La IA podría ayudar a detectar la enfermedad del hígado graso de forma temprana, según expertos
Evido
Osaka Metropolitan University
La enfermedad del hígado graso afecta a alrededor del 30% de los adultos en todo el mundo, pero a menudo no se detecta hasta etapas avanzadas. Las herramientas de IA que analizan registros médicos electrónicos, análisis de sangre de rutina y radiografías podrían ayudar a identificar a pacientes en riesgo de manera temprana, lo que podría revertir el daño y reducir costos. Investigadores y startups como Evido están desarrollando modelos de IA que superan a los puntajes de riesgo tradicionales.
La enfermedad del hígado graso, que afecta a aproximadamente el 30% de los adultos a nivel mundial, a menudo progresa silenciosamente, y tres cuartas partes de los casos de cirrosis se diagnostican solo cuando son potencialmente mortales. Investigadores como Jeffrey Lazarus de CUNY proponen utilizar inteligencia artificial para examinar historiales clínicos electrónicos y priorizar a los pacientes de riesgo. Existen pruebas no invasivas simples como Fib-4, pero están infrautilizadas; la IA podría automatizar su cálculo a partir de datos sanguíneos rutinarios. Un estudio de 2024 de la Universidad Metropolitana de Osaka demostró que un modelo de IA podía identificar la enfermedad del hígado graso a partir de radiografías de tórax con una precisión del 82%. El algoritmo LiverPRO de la startup danesa Evido, comercializado con Roche, supera a Fib-4 en la predicción de problemas hepáticos. Otro modelo de IA, ALADDIN, ayuda a seleccionar pacientes para el tratamiento con resmetirom. Estas herramientas pretenden resolver los cuellos de botella diagnósticos en atención primaria, reduciendo derivaciones innecesarias y permitiendo una intervención temprana que puede revertir el daño hepático.
Fuente: Wired AI —
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