Google ha desarrollado una herramienta de inteligencia artificial llamada PhotoScan, capaz de estimar el porcentaje de grasa corporal de una persona utilizando únicamente fotografías tomadas con un teléfono móvil. Este sistema, aún en fase de investigación, analiza imágenes convencionales para obtener indicadores de composición corporal y estudiar su relación con el riesgo cardiometabólico, lo que podría ofrecer una alternativa accesible a las pruebas clínicas tradicionales.
Una herramienta basada en aprendizaje profundo
Presentado el pasado 17 de agosto a través de Google Research, PhotoScan se describe como un "marco de aprendizaje profundo en fase de investigación". El proyecto busca demostrar si las fotografías tomadas con un smartphone pueden proporcionar información detallada sobre la composición corporal sin necesidad de prácticas clínicas como la resonancia magnética o la DXA, una técnica considerada como referencia para medir la grasa corporal.
Más allá del Índice de Masa Corporal (IMC)
El estudio científico que respalda este avance, publicado en ArXiv, señala que el Índice de Masa Corporal (IMC) es un indicador accesible pero impreciso de la salud cardiometabólica. PhotoScan va más allá, analizando no solo el porcentaje de grasa corporal, sino también su distribución. El sistema mide dos indicadores clave: la relación entre la grasa androide y ginoide (A/G) y la relación entre la grasa visceral y subcutánea (V/S). El primero compara la grasa acumulada en el tronco con la de las caderas y muslos, mientras que el segundo diferencia entre la grasa que rodea los órganos y la que se almacena bajo la piel.
Entrenamiento con datos biomédicos
Para desarrollar PhotoScan, los investigadores utilizaron inicialmente datos de más de 35.000 participantes de la UK Biobank, una base de datos biomédica del Reino Unido. El modelo aprendió a relacionar imágenes corporales con mediciones obtenidas mediante resonancia magnética y DXA. Posteriormente, la herramienta se ajustó utilizando fotografías reales tomadas con smartphones de más de 600 adultos, seleccionadas automáticamente según posiciones y ángulos específicos. Finalmente, el sistema se probó en un grupo independiente de 130 participantes, cuyos resultados fueron comparados con métodos como la bioimpedancia, la antropometría y análisis de sangre.
Identificando riesgos metabólicos
El proyecto no se limita a la estimación de grasa corporal. Los investigadores también exploraron si PhotoScan puede identificar la resistencia a la insulina, un factor clave asociado al riesgo metabólico. Según el estudio, las imágenes obtenidas con un smartphone pueden aportar señales relevantes sobre este riesgo que no quedan reflejadas únicamente en el IMC.
Una alternativa prometedora
Aunque métodos como la DXA ofrecen mediciones precisas, requieren equipos especializados y no están diseñados para controles rutinarios. PhotoScan se presenta como una solución intermedia entre estas pruebas clínicas y los dispositivos portátiles disponibles en el mercado. Según los investigadores, esta herramienta podría democratizar el acceso a información detallada sobre la composición corporal, acercándose a la precisión de algunas técnicas clínicas.
Un prototipo con futuro
Sin embargo, Google aclara que PhotoScan aún es un prototipo de investigación y no está disponible como herramienta comercial o función médica en smartphones. Por ahora, no permite que los usuarios obtengan diagnósticos instantáneos sobre su porcentaje de grasa corporal o riesgo de resistencia a la insulina. El siguiente paso para Google es continuar investigando cómo combinar esta herramienta con datos de dispositivos wearables, biomarcadores sanguíneos y la evolución de la glucosa, con el objetivo de ofrecer una visión más completa del estado metabólico.
Mientras tanto, una fotografía tomada con el móvil no sustituye a una prueba clínica de composición corporal, pero los resultados de PhotoScan sugieren que la inteligencia artificial podría convertir los smartphones en una herramienta poderosa para monitorear la salud de manera accesible y eficiente.
