Una app de reconocimiento facial para detectar enfermedades raras

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enfermedades raras y aplicaciones

Los doctores del Sant Mary’s Hospital de Manchester, en el Reino Unido, están utilizando la app Face2Gene para diagnosticar posibles enfermedades raras. Esta aplicación funciona mediante reconocimiento facial. Así, a través de una fotografía del paciente, permite detectar, mediante un algoritmo matemático, las coincidencias morfológicas existentes con determinados síndromes. El médico añade esa imagen al resto de documentación para que, junto con el análisis genético, pueda elaborar un diagnóstico.

Los genes causantes de muchas enfermedades raras confieren a los afectados un aspecto concreto, por lo que este reconocimiento facial puede ayudar y mucho en la labor de identificación de la patología. De hecho, hasta ahora, el tiempo medio para diagnosticar una enfermedad considerada como “rara” es de siete años. Demasiado tiempo para los pacientes y sus familiares. Y también demasiado para los médicos, que en muchas ocasiones se encuentran también desasistidos por la falta de investigación y la dificultad de la diagnosis

Para ayudar precisamente a los doctores, todos los datos recogidos por esta app se incorporan a una base de datos para ayudar a la identificación de las enfermedades, enriqueciendo así el algoritmo. Esta herramienta ha sido creada por FDNA, compañía cofundada Moti Shniberg, impulsor también de Face.com, empresa dedicada al reconocimiento facial adquirida en 2012 por Facebook y cuya tecnología ha heredado Face2Gene.

Shniberg y su socio, Dekel Gelbman, señalan que con su sistema el diagnóstico acertado de las enfermedades raras alcanza el 50%, frente al 25% que se venía obteniendo hasta ahora. Este ratio será mayor en breve, puesto que su base de datos (que actualmente incluye 2.000 patologías diferentes) no para de crecer gracias a la aportación de fotografías de decenas de miles de personas de 129 países distintos.

 

 

MyLEAF, AYUDA PARA EL DÍA A DÍA
Los afectados por enfermedades raras cuentan también con un app pensada para ayudarles en su día a día. Se llama Myleaf y ha sido premio ‘spin-off’ de la Universidad de Málaga (UMA). El objetivo de esta app es facilitar a médicos e investigadores el seguimiento de la evolución de los enfermos o los resultados de un ensayo clínico.

MyLeaf se basa en tres pilares. Por un lado, un registro particular, donde los pacientes pueden ir controlando diferentes parámetros de su día a día, como la intensidad de los síntomas, medicamentos, cumplimiento terapéutico, reacciones adversas o su actividad física, por ejemplo. En segundo lugar, la aplicación integra un apartado social, donde los pacientes pueden conectar con personas con las que compartir un diagnóstico o sus sensaciones. Para facilitar esta opción, la app usa un algoritmo que recomienda al usuario personas con las que establecer conexión, charlar y compartir experiencias. El tercer pilar del proyecto aún no está operativo y consistirá en el estudio y análisis masivo de datos que, mediante técnicas de Big Data, facilitará el hallazgo y detección de patrones desconocidos junto a la predicción de episodios importantes para el paciente.

 

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