SEGÚN UN ESTUDIO

Las fotos faciales en 3D podrían ser una herramienta de detección de apnea del sueño

Los estudios existentes muestran una predisposición genética a la apnea del sueño, y la estructura facial es un componente significativo de dicha predisposición.

Las fotos faciales en 3D podrían ser una herramienta de detección de apnea del sueño. (Foto. Academia Americana de Medicina del Sueño)
Las fotos faciales en 3D podrían ser una herramienta de detección de apnea del sueño. (Foto. Academia Americana de Medicina del Sueño)

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27.06.2020 - 00:30

Las características faciales analizadas a partir de fotografías en 3D podrían predecir la probabilidad de tener apnea obstructiva del sueño, según un estudio publicado en la edición de abril de la revista Journal of Clinical Sleep Medicine.

Usando fotografía 3D, el estudio encontró que las mediciones geodésicas, la distancia más corta entre dos puntos en una superficie curva, predijeron con un 89% de precisión qué pacientes tenían apnea del sueño. Utilizando solo mediciones lineales 2D tradicionales, la precisión del algoritmo fue del 86%.

En un comunicado publicado por la Academia Americana de Medicina del Sueño, en el estudio participaron 300 personas con diferentes niveles de gravedad de la apnea del sueño y 100 personas sin apnea del sueño.

Todos se sometieron a estudios de sueño durante la noche y tomaron fotos en 3D con un sistema de escáner craneofacial. Los datos se utilizaron para construir un algoritmo predictivo que se probó en otro conjunto de pacientes.

Los datos se utilizaron para construir un algoritmo predictivo que se probó en otro conjunto de pacientes

"Esta aplicación de la técnica utilizaba puntos de referencia predeterminados en la cara y el cuello", ha señalado el investigador principal Peter Eastwood, que posee un doctorado en fisiología respiratoria y del sueño y es director del Centro de Ciencias del Sueño de la Universidad de Australia Occidental (UWA) . "Se determinaron las distancias geodésicas y lineales entre estos puntos de referencia, y se entrenó, probó y utilizó un algoritmo lineal discriminante para clasificar a un individuo como de alto o bajo riesgo de tener apnea obstructiva del sueño", ha añadido.

"Los datos obtenidos del presente estudio indican que otras medidas como el ancho y el largo de la mandíbula inferior, el ancho de la cara y la distancia entre los ojos también contribuyen a distinguir a las personas con y sin OSA", ha indicado.

Según Eastwood, los estudios existentes muestran una predisposición genética a la apnea del sueño, y la estructura facial es un componente significativo de dicha predisposición, lo que lleva a los investigadores a buscar un método de detección accesible y asequible basado en las características faciales.

De igual modo, Eastwood cree que la fotografía facial en 3D podría representar la primera herramienta de detección económica y ampliamente disponible para la apnea del sueño.

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