Google desarrolla una IA que estima la grasa corporal con fotos de smartphone
Google avanza en el desarrollo de PhotoScan, un sistema basado en inteligencia artificial capaz de calcular el porcentaje de grasa corporal y evaluar riesgos cardiometabólicos a partir de fotografías tomadas con un teléfono móvil. Presentado como un "marco de aprendizaje profundo en fase de investigación", busca ofrecer una alternativa accesible a los métodos clínicos tradicionales.
Más allá del IMC: un enfoque preciso
El proyecto, detallado en un estudio publicado en arXiv, cuestiona la eficacia del Índice de Masa Corporal (IMC) como indicador único de salud. PhotoScan analiza la distribución de la grasa mediante dos métricas clave:
- La relación grasa androide/ginoide (tronco vs. caderas y muslos).
- La relación grasa visceral/subcutánea (alrededor de órganos vs. bajo la piel).
Estos datos, combinados con imágenes de smartphones, podrían revelar patrones asociados a enfermedades como la resistencia a la insulina, algo que el IMC no detecta.
Entrenamiento con datos reales
Para desarrollar el modelo, Google utilizó inicialmente información de 35.000 participantes de la base de datos UK Biobank, combinando imágenes corporales con resonancias magnéticas y escaneos DXA (estándar clínico). Posteriormente, ajustó el sistema con fotos de 600 adultos tomadas en entornos cotidianos, seleccionando automáticamente ángulos y posturas específicas. En pruebas finales con 130 personas, comparó resultados con métodos como bioimpedancia, antropometría y análisis sanguíneos.
### Una brecha entre lo clínico y lo accesible
Aunque técnicas como la DXA son precisas, requieren equipos costosos y no están diseñadas para uso cotidiano. PhotoScan aspira a ser una "solución intermedia" entre estos exámenes y los dispositivos portátiles, aunque Google aclara que aún es un prototipo: no está disponible para usuarios ni tiene validación médica.
### Hacia un diagnóstico más completo
El equipo explora ahora integrar PhotoScan con datos de wearables, niveles de glucosa y biomarcadores sanguíneos para ofrecer una evaluación metabólica más completa. Mientras tanto, los resultados sugieren que la combinación de cámaras de smartphones e IA podría igualar, en el futuro, la precisión de algunas pruebas clínicas.
Por ahora, una foto no reemplaza a un análisis profesional, pero marca un paso hacia herramientas de salud más democratizadas.
