Un grupo de investigadores propuso el área alrededor de los ojos humanos como un biomarcador eficaz de la edad. Habiendo entrenado la red neuronal en más de 8.000 imágenes de ojos humanos, los investigadores presentaron PhotoAgeClock, un programa que predice la edad a partir de una fotografía de los ojos con una precisión de dos años. En la revista Aging se publicó un artículo que describe el trabajo.
Los signos externos no siempre corresponden a la edad calendario de una persona, pero pueden reflejar el estado de su cuerpo y la influencia de varios factores externos, tanto negativos como positivos: esto puede ser tanto el tabaquismo como el abuso de alcohol, así como una nutrición adecuada y ejercicio regular. Al mismo tiempo, la llamada edad biológica refleja mejor el estado del cuerpo y se puede utilizar para evaluar los factores que afectan el proceso de envejecimiento fuera de diversas enfermedades.
Los métodos existentes para evaluar la edad biológica de una persona son bastante complicados y se basan principalmente en análisis de ADN. En un nuevo trabajo, los investigadores dirigidos por Eugene Bobrov de la Universidad Estatal de Moscú y la startup tecnológica estonia HautAI OU propusieron estimar la edad de las personas a partir de fotografías del área alrededor de sus ojos. Para ello entrenaron una red neuronal sobre pares de fotografías de la parte superior del rostro de 8414 personas y su edad exacta. La eficiencia de la red neuronal se probó luego en otras fotografías: el sistema predijo la edad con mayor precisión a partir de imágenes en las que se veían las esquinas de los ojos. La red neuronal predijo la edad cronológica de una persona con una precisión de 2,3 años.
A pesar de que la red neuronal no ha aprendido a predecir la edad biológica, los investigadores confían en que la determinación automática efectiva de la edad cronológica puede ser útil para desarrollar tales sistemas o mejorar el desempeño de la evaluación por parte de los especialistas. Además, los científicos señalan que los cambios en la piel alrededor de las esquinas de los ojos también pueden ser parámetros importantes al evaluar el envejecimiento del cuerpo cuando se analizan cuidadosamente.
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El análisis de macrodatos y el aprendizaje automático pueden ayudar a predecir otros factores médicos importantes. Por ejemplo, en septiembre, investigadores estadounidenses encontraron que es posible predecir la propagación de la obesidad utilizando imágenes satelitales de ciudades: para ello, es necesario evaluar automáticamente la infraestructura de la zona.
Elizaveta Ivtushok
