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VIABILIDAD DE UTILIZAR EL APRENDIZAJE PROFUNDO PA R A D E T E C TA R L A E N F E R M E D A D DE LAS ARTERIAS CORONARIAS B A S Á N D O S E E N U N A F O T O FA C I A L Las enfermedades de las arterias coronarias (EAC) siguen siendo la principal causa de muerte en el mundo. Es por esto que se necesitan herramientas precisas, prácticas y rentables para detectar enfermedades cardiovasculares. Además de los modelos de predicción convencionales basados en factores de riesgo clínico, existen algunos rasgos faciales que se asocian a un mayor riesgo de tener una enfermedad cardiovascular como, por ejemplo, alopecia, canas, arrugas faciales, el pliegue del lóbulo de la oreja, xantelasma y arco córneo, por lo que por medio de un modelo de predicción se podría facilitar la detección oportuna de estas enfermedades. Sin emabargo, el uso de estos rasgos faciales para la detección de enfermedades ha tenido muchas limitantes por las pocas categorías y la baja prevalencia de rasgos faciales, falta de definiciones específicas, una clasificación de gravedad cuantificable y una escasa repruducibilidad en la identificación humana. Es por esto que un grupo de investigadores chinos ha creado un algoritmo de aprendizaje que se ha convertido en una herramienta prometedora para el diagnóstico oportuno basado en las fotos faciales (selfies).
Shen Lin y colaboradores del Centro Nacional de Investigación Clínica de Enfermedades Cardiovasculares de la República Popular de China realizaron un estudio transversal multicéntrico, en donde se obtuvieron datos de dos estudios en nueve sitios en China. Los participantes fueron sometidos a angiografía coronaria electiva o cirugía coronaria. Se fotografiaron a los pacientes antes de los procedimientos de forma frontal
