La Inteligencia Artificial puede saber tu sexo con solo mirar tus ojos, pero nadie sabe cómo lo consigue

José Gaudeano Mar 15, 2022. 3:15 pm

La inteligencia artificial ha mostrado ser muy eficaz en medicina. Tanto como para detectar factores que los seres humanos somos incapaces de discernir. Por ejemplo, se ha logrado predecir el sexo de una persona, simplemente analizando la retina en una foto del fondo de su ojo. Podría parecer una banalidad si no fuese porque, a día de hoy, no se sabe cuáles son las características que diferencian la retina de hombres y mujeres. Esto no tiene una gran implicación clínica, pero sí que es un clarísimo ejemplo de lo que el deep learning puede llegar a conseguir.

Para lograrlo se entrenó un algoritmo de aprendizaje profundo (deep learning) con 84.743 fotos del fondo de ojo procedentes del Biobanco de Reino Unido. Además, se realizó una validación externa con otras 252 imágenes de un centro de referencia oftalmológico.

Tanto con la validación interna como con la externa los resultados fueron muy buenos. La máquina logró captar cuáles son esos factores desconocidos que ayudan a diferenciar los ojos de hombres y mujeres. Solo hubo algunos problemas para que la inteligencia artificial distinguiera los sexos si la imagen del ojo pertenecía a alguien con patología foveal. No obstante, hasta con esta pequeña limitación, se demuestra que el deep learning puede llegar incluso más lejos que la compleja mente racional de los seres humanos. Esto tiene múltiples aplicaciones e implicaciones; pero, centrándonos en la salud del ojo, sin duda es algo muy positivo.

Ojo de hombre o de mujer

Fisiológicamente existen muchas diferencias entre personas con sexo biológico masculino o femenino. Algunas son intrascendentes, mientras que otras deben tenerse muy en cuenta tanto para el diagnóstico de enfermedades como para la decisión de cuáles son los mejores tratamientos. Por ejemplo, a la hora de elegir la dosis de un fármaco, es importante tener en cuenta que puede que hombres y mujeres no toleren la misma cantidad.

En el caso de los ojos también hay diferencias. De hecho, las hormonas sexuales juegan un papel fundamental en mecanismos como la hidratación y circulación del ojo. Además, el desarrollo de enfermedades como el glaucoma, las cataratas o la uveítis también puede estar influenciado por el sexo biológico.

Todas estas diferencias están cada vez más claras. Sin embargo, no se conocen diferencias puramente anatómicas, que permitan distinguir si una foto del fondo de ojo pertenece a un hombre o a una mujer. Al menos, no las conocen los seres humanos. Para una inteligencia artificial puede ser un asunto más sencillo. Basta con entrenar un algoritmo de deep learning para que, a base de recopilar imágenes, este pueda encontrar esos puntos diferenciales. Y eso es algo que ya se ha conseguido.

‘Deep learning’ para mejorar el diagnóstico de enfermedades oftalmológicas

La retina es el único tejido en el que se pueden visualizar a la vez y de forma no invasiva tanto el tejido neural como el vascular.

Esto permite detectar multitud de patologías de ambos tipos, solo con el análisis de imágenes del fondo del ojo. Por ejemplo, la tortuosidad vascular y el estrechamiento arterial permiten detectar posibles enfermedades cardiovasculares. En cambio, las alteraciones en la capa de células de la retina ayudan a diagnosticar trastornos neurológicos.

Por todo esto, se han realizado multitud de estudios dirigidos a la capacitación de algoritmos de inteligencia artificial capaces de analizar exhaustivamente las fotos del fondo del ojo. Uno de los estudios más completos al respecto se llevó a cabo en 2018. Entonces, un equipo de científicos procedentes de Google y la Escuela de Medicina de Stanford lograron desarrollar un algoritmo que usaba el deep learning para predecir factores de riesgo cardiovascular en fotografías del fondo del ojo. En su día, no solo llamaron la atención sus resultados referentes a la predicción de enfermedades. También sorprendió a la comunidad científica que el algoritmo era capaz de discernir entre hombres y mujeres. Y eso es algo que los científicos no saben hacer.

Por eso, otro equipo de investigadores, cuyos resultados se publicaron en Nature en 2021, llevó a cabo esa nueva capacitación de deep learning con más de 80.000 imágenes del Biobanco de Reino Unido. Consiguieron replicar lo mismo que en 2018, por lo que no parecía una simple casualidad. Estaban ante una nueva aplicación de la inteligencia artificial.

Pero no precisamente porque sea útil diferenciar la retina de los hombres de la de las mujeres. Al fin y al cabo, cuando los médicos reciben una foto tienen todo el historial del paciente, incluyendo información sobre su sexo. Lo que demuestra este estudio va más allá de todo eso. Y es que así se muestra que el deep learning tiene por delante un gran futuro, en el que podrían sacar a la luz nuevos biomarcadores asociados a enfermedades del ojo. Esto no quiere decir que los oftalmólogos vayan a dejar de ser necesarios. De hecho, son ellos, con sus conocimientos, quienes deben orientar a la inteligencia artificial sobre qué debe buscar. Como otras veces, el equipo perfecto es el que se obtiene con la unión del humano y la máquina.

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