ROCHESTER, Minnesota — La aplicación de la inteligencia artificial (IA) a la imagen abdominal puede ayudar a predecir a adultos con mayor riesgo de sufrir caídas ya desde la mediana edad, según muestra un nuevo estudio de Mayo Clinic. La investigación, publicada en la revista Mayo Clinic Proceedings: Digital Health, pone de relieve la importancia de la calidad de la musculatura abdominal, un componente de la fuerza de la musculatura del tronco, como un factor clave para predecir el riesgo de caídas en adultos de 45 años o más.
Las caídas son una de las principales causas de lesiones, especialmente entre las personas mayores. Los investigadores de Mayo Clinic comprobaron que marcadores tempranos del riesgo de caídas pueden detectarse en tomografías computarizadas (TC) que muchos pacientes se realizan por otros motivos.
En colaboración con especialistas en bioinformática radiológica, el equipo de investigación se propuso determinar si las mediciones obtenidas mediante IA, como la distribución de la grasa, el tamaño y la densidad muscular y la calidad ósea, podían revelar signos tempranos de cambios físicos relevantes.
Los resultados mostraron que la densidad muscular, una medida de la calidad del músculo, fue un predictor del riesgo de caídas mucho más potente que el tamaño muscular.
“El tamaño muscular es únicamente una medida del volumen muscular”, explica la autora principal del estudio, Jennifer St. Sauver, Ph.D., epidemióloga de Mayo Clinic en Rochester. “La densidad muscular es diferente; en una tomografía, refleja el grado de densidad y homogeneidad del tejido muscular.”
La Dra. St. Sauver señala que los músculos más homogéneos presentan mayor densidad y tienden a contener menos grasa intramuscular.
“Estudios previos ya sugerían que la densidad muscular, y no el tamaño, está más estrechamente asociada con la fuerza y la función física”, señala. “Nuestros resultados respaldan la idea de que debemos centrarnos en la densidad muscular, y no en el tamaño del músculo, cuando tratamos de comprender la función física.”
El equipo de investigación esperaba encontrar asociaciones entre un peor rendimiento en las mediciones de la musculatura abdominal y una mayor incidencia de caídas en adultos de edad avanzada. Sin embargo, lo que más sorprendió a los investigadores fue la fuerza de estas asociaciones en adultos de mediana edad y hasta qué punto dichas mediciones fueron buenos predictores del riesgo de caídas.
“Los músculos de las piernas ya se han asociado con la función física, pero nuestros hallazgos muestran que la musculatura abdominal también desempeña un papel significativo”, afirma la Dra. St. Sauver.
Los resultados subrayan la importancia de mantener una buena fuerza de la musculatura del tronco a lo largo de toda la vida adulta, añade.
“Uno de los mensajes más importantes de esta investigación es mantener los músculos abdominales en las mejores condiciones posibles”, afirma la Dra. St. Sauver. “Hacerlo puede aportar beneficios que comienzan en la mediana edad y se prolongan hasta etapas avanzadas de la vida.”
Para obtener consejos sobre cómo mejorar la fuerza de la musculatura abdominal del tronco, visite mayoclinic.org.
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Journal
Mayo Clinic Proceedings Digital Health
Article Title
Associations Between Deep Learning–Derived Fat, Muscle, and Bone Measures From Abdominal Computed Tomography Scans and Fall Risk in Persons Aged 20 Years or Older