Francisco Jacob Ávila Camacho, María de la Luz Delgadillo Torres
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El cuerpo humano emite calor de manera constante, aunque no lo notemos. Cada órgano, cada músculo y cada vaso sanguíneo produce pequeñas variaciones de temperatura que reflejan su funcionamiento (Ahalya et al., 2023). La termografía médica utiliza cámaras infrarrojas de alta sensibilidad para convertir esas variaciones térmicas en imágenes a color llamadas termogramas (Bi et al., 2019). En ellas, las zonas con mayor flujo sanguíneo, como inflamaciones o tejidos en crecimiento, aparecen más calientes, mientras que otras se muestran frías. Es, en pocas palabras, una fotografía del calor del cuerpo (Morales-Ivorra et al., 2022).
Lo que para nosotros es invisible, para la termografía resulta evidente. Un tumor en desarrollo, por ejemplo, necesita más sangre para crecer; esa irrigación extra genera calor y la cámara lo registra. Lo mismo ocurre con la inflamación de una articulación en casos de artritis o con problemas en la circulación sanguínea de las extremidades (Pauk et al., 2019). En determinados contextos clínicos y bajo condiciones controladas, la termografía puede contribuir a la detección temprana de alteraciones fisiológicas que deben confirmarse con otros estudios.
Aunque esta técnica ha sido estudiada durante décadas, su uso clínico permanece limitado. En países como México y América Latina, la termografía continúa empleándose principalmente en contextos de investigación o como método complementario, ya que aún no existe regulación amplia ni validación clínica suficiente que respalde su implementación rutinaria.
Algunas alteraciones fisiológicas producen incrementos localizados de calor, como ocurre en procesos inflamatorios o en articulaciones afectadas por artritis. En determinadas condiciones, la termografía puede ayudar a identificar estos cambios en etapas tempranas. Sin embargo, su utilidad depende de factores como la profundidad del tejido afectado, la variabilidad térmica de cada individuo y la precisión con la que se capturen y procesen las imágenes.
En patologías complejas como el cáncer de mama, la termografía no sustituye a estudios convencionales, ni está aprobada como técnica de tamizaje. Investigaciones recientes exploran su uso como método complementario o preliminar, pero su sensibilidad y especificidad continúan siendo variables y requieren validación clínica más amplia (Kakileti et al., 2020).
LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL ENTRA EN JUEGO
Tradicionalmente, la interpretación de un termograma dependía del criterio del especialista. Sin embargo, los patrones térmicos no siempre son evidentes, y pequeñas variaciones pueden pasar desapercibidas. En este contexto, la inteligencia artificial (IA) ha abierto nuevas posibilidades. Los modelos de aprendizaje automático pueden analizar miles de imágenes térmicas para identificar características asociadas con inflamación, daño articular o irregularidades térmicas. (Schiavon et al., 2022).
No obstante, el uso de IA implica desafíos importantes. Los algoritmos pueden presentar sesgos derivados de bases de datos limitadas, sobreajustes cuando aprenden patrones que no generalizan adecuadamente, y falta de interpretabilidad cuando operan como “cajas negras”. Además, su desempeño depende estrictamente de que las imágenes sean capturadas bajo condiciones ambientales controladas, lo cual constituye un reto para su adopción clínica (Omranipour et al., 2016).
VENTAJAS FRENTE A LOS MÉTODOS TRADICIONALES
La termografía destaca por ser no invasiva, indolora y libre de radiación. Estas características la vuelven atractiva para ciertas aplicaciones de investigación, monitoreo o seguimiento. Sin embargo, su simplicidad técnica no debe confundirse con una precisión automática. La calidad del termograma depende de variables como la temperatura ambiente, la humedad, el tiempo de aclimatación del paciente y la calibración del equipo (Khan et al., 2021).
A pesar de su potencial, como se mencionó anteriormente no está aprobada como método de tamizaje rutinario en la mayoría de los sistemas de salud internacionales ni en México. Su rol actual es complementario y se circunscribe principalmente a investigación o apoyo clínico exploratorio (Kontos et al., 2011).
Por supuesto, la termografía con inteligencia artificial no está exenta de desafíos. Los especialistas señalan la necesidad de estandarizar protocolos de captura para garantizar la calidad de las imágenes, así como entrenar a los profesionales de la salud en su correcta interpretación. También persisten preguntas sobre la fiabilidad de los algoritmos: ¿cómo asegurarnos de que un “diagnóstico automático” sea transparente y confiable? Resolver estas dudas será clave para que la termografía gane un lugar junto a las técnicas de diagnóstico tradicionales.
