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Las computadores podían utilizar características faciales sutiles para reconocer hiperplasia suprarrenal congénita

La hiperplasia suprarrenal congénita (CAH) es un desorden que afecta a la capacidad de la casquillo del prensaestopas suprarrenal de liberar las hormonas que regulan la reacción de carrocería a la tensión y a la enfermedad. CAH es tratable, pero puede ser potencialmente peligroso para la vida durante enfermedad o si no manejó. El desorden es difícil todavía de determinar, y mucho las necesidades de ser entendido sobre la condición. Pero la nueva investigación conducto en el hospital de niños Los Ángeles ha mostrado que las computadores pueden poder utilizar características faciales sutiles para reconocer CAH. Esto que encontraba podía llevar para mejorar la identificación del desorden y del mejor cuidado de los pacientes de CAH.

En endocrinología, CAH es una de las pocas condiciones de emergencia que encontramos. Es la causa de cabeza de la escasez suprarrenal en niños, que significa que la carrocería no puede producir la aldosterona, la adrenalina y el cortisol.”

Mimi Kim, Doctor en Medicina, MSc, codirector de la clínica completa del cuidado de CAH en el hospital de niños Los Ángeles

Estas hormonas permiten que la carrocería maneje la presión arterial y responda a las crisis. Además, CAH es marcado por niveles más altos de la testosterona de la hormona de sexo. Esto puede llevar a los cambios en los órganos genitales para los pacientes femeninos. Pero la testosterona tiene otro efecto conectado no no directamente al sexo o al género--un efecto que se podría utilizar para ayudar a determinar CAH.

“Se valida bastante bien que las hormonas como la testosterona ayudan a dar forma características faciales,” dice al Dr. Kim. “Puesto que CAH causa la alta testosterona durante el revelado, se pone de pie para razonar que las diferencias, incluso las sutiles, podrían estar presentes en pacientes de CAH.” Esto, ella dice, llevada le para preguntarse si morfología facial--una colección de rasgos físicos--podía ayudar a clínicos en determinar a pacientes con CAH.

“No había vínculo establecido con todo entre CAH y la morfología facial,” dice al Dr. Kim. Esto podría ser porque las diferencias faciales son bastante sutiles ser faltadas por la mayoría de los clínicos. “Solamente los avances en el aprendizaje de máquina han venido un camino largo,” ella dice, “especialmente en el reconocimiento facial.”

El Dr. Kim combinó hacia arriba con los ingenieros y los científicos del instituto de las ciencias de la información de la Universidad de California del Sur para diseñar y para probar su hipótesis. Las personas cargaron imágenes de 102 pacientes con CAH y de 144 individuos del mando en las computadores que fueron entrenadas en el reconocimiento facial. Con el aprendizaje de máquina, las computadores podían determinar diferencias sutiles en morfología facial y determinar correctamente a los pacientes con CAH con la exactitud mayor de 90%.

El estudio representa un paso importante en el camino para mejorar CAH que determina y de comprensión. Las conclusión establecen, por primera vez, que no sólo está allí un eslabón entre la morfología facial y CAH, pero las computadores pueden descubrir este eslabón y predecir CAH basado en características faciales de pacientes.

Aunque revisen a los recién nacidos rutinario para CAH, las pruebas genéticas son costosas y difíciles obtener, y no es simple caracterizar la severidad de la condición. “Necesitamos realmente un más sensible, una manera más fácil,” dice al Dr. Kim. “Es mi esperanza que esto es él; que podemos utilizar el mejor que la tecnología tiene que ofrecer para entender mejor CAH y para ayudar a nuestros pacientes.”

El estudio fue publicado en la red del JAMA del gorrón científico abierta. los Co-primeros autores en el estudio eran Wael AbdAlmageed y Hengameh Mirzaalian del instituto de las ciencias de la información de USC.

Source:
Journal reference:

AbdAlmageed, W., et al. (2020) Assessment of Facial Morphologic Features in Patients With Congenital Adrenal Hyperplasia Using Deep Learning. JAMA Network Open. doi.org/10.1001/jamanetworkopen.2020.22199.