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 revista Journal of Clinical Sleep Medicine.

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

 

"Esta aplicación de la técnica utilizaba puntos de referencia predeterminados en la cara y el cuello", afirma el investigador principal Peter Eastwood, que tiene 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".

 

En el estudio participaron 300 personas con diferentes niveles de gravedad de la apnea del sueño y 100 personas sin apnea del sueño. Estas personas provenían de un hospital local y del Estudio Raine, un estudio de cohorte longitudinal en Australia Occidental. Todos se sometieron a estudios de sueño durante la noche y tomaron fotos en 3D con un sistema de escáner craneofacial. Los datos se usaron para construir un algoritmo predictivo que se probó en otro conjunto de pacientes.

 

Eastwood trabajó con Syed Zulqarnain Gilani, un científico informático de la UWA, para identificar las características faciales más comúnmente asociadas con la apnea del sueño como el ancho del cuello y el grado de retrusión de la mandíbula inferior (retrognatia), pero el estudio también descubrió otros posibles indicadores.

 

"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", apunta.

 

En un comentario relacionado, también publicado en la revista científica, los Doctores. Ofer Jacobowitz y Stuart MacKay indicaron que ven un futuro brillante para la fotografía en 3D como una herramienta de detección, potencialmente combinada con datos del rastreador de salud digital y el historial de salud de un paciente.

 

"Ciertos dispositivos portátiles ya son capaces de medir la oximetría de pulso y algunos proporcionan análisis de variabilidad de oximetría", escribieron. "Del mismo modo, la casa del mañana probablemente incorporará sensores en el dormitorio que pueden recopilar datos fisiológicos del sueño utilizando medios ópticos, acústicos, infrarrojos, ultrasonográficos u otros medios".

 

Según Eastwood, los estudios existentes muestran una predisposición genética a la apnea del sueño, y la estructura facial es un componente importante de dicha predisposición, lo que lleva a los investigadores a buscar un método de detección accesible y asequible basado en las características faciales. Eastwood cree que la fotografía facial en 3D podría representar la primera herramienta de detección económica y ampliamente disponible para la apnea del sueño.

 

"La OSA es un gran problema de salud pública y, a pesar de que existen tratamientos efectivos disponibles, muchas personas con OSA actualmente no se diagnostican", dijo Eastwood. "Por lo tanto, se necesitan herramientas de detección simples y precisas para predecir aquellos que tienen OSA".

 

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