Validación externa de una aplicación de antropometría digital basada en inteligencia artificial para estimar perímetros y composición corporal en población colombiana – Fase 1 del Proyecto CyberMetron
Date
2025
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Publisher
Universidad CES
Abstract
Introducción
La evaluación de la composición corporal es esencial para valorar el estado
nutricional, lo cual influye en el rendimiento físico y la salud general. En los últimos
años, la antropometría digital basada en aprendizaje automático ha surgido como
una herramienta que permite obtener estimaciones rápidas, no invasivas y fáciles
de usar de variables antropométricas y composición corporal, sin necesidad de
equipos costosos. Este estudio transversal tuvo como objetivo validar externamente
una aplicación de antropometría digital para teléfonos inteligentes, comparando la
estimación de perímetros con técnicas manuales estandarizadas por la Sociedad
International para el Avance de la Cineantropometría (ISAK) y la composición
corporal con absorciometría dual de rayos X (DXA) en personas físicamente activas.
Metodología
El estudio fue realizado como parte de la Fase 1 del Proyecto CyberMetron
(ClinicalTrials.gov ID: NCT07003516). Se convocaron hombres y mujeres
físicamente activos entre 18 y 50 años residentes en las ciudades de Medellín,
Bogotá y Pereira. Para la evaluación de antropometría digital se empleó la
aplicación MeThreeSixty (Size Stream, Cary, NC). Los perímetros corporales se
evaluaron siguiendo los estándares internacionales establecidos por la ISAK. Se
utilizó una unidad Lunar Prodigy™ (General Electric Healthcare, EE. UU.) para la
estimación del porcentaje de grasa por DXA, en la población evaluada en la ciudad
de Medellín.
Resultados
Un total de 141 adultos (69 mujeres, 72 hombres; 28.1 [5.9] años; 67.3 [11.4] kg;
166 [8.7] cm) participaron en este estudio. La aplicación de antropometría digital
mostró una correlación baja a moderada (r<0.5) y una concordancia baja
(coeficiente CCC de Linn <0.3) en comparación con las mediciones de perímetros
realizadas bajo los estándares de la ISAK, así como una baja concordancia con la
composición corporal evaluada mediante DXA. En las mujeres, la aplicación
sobreestimó los perímetros del tórax, abdomen, cintura y cadera, pero subestimó
los perímetros del muslo y el porcentaje de grasa corporal (26.4% vs. DXA: 31.1%).
En los hombres, subestimó los perímetros del brazo y tórax, mientras que mostró
un sesgo bajo en cintura y muslos, con una sobreestimación del porcentaje de grasa
corporal (27.1% vs. DXA: 22.8%)
Conclusiones
Con base en nuestros hallazgos, la antropometría digital no presenta correlación ni
concordancia clínica adecuada con la estimación de perímetros corporales. Con
respecto al modelo bicompartimental de la composición corporal, la antropometría
digital subestimó el porcentaje de grasa corporal (BF%) y sobrestimó la masa libre
de grasa (FFM) en comparación con los valores obtenidos por DXA. No obstante,
se observaron diferencias específicas según el sexo: en las mujeres se evidenció
un riesgo de lecturas falsamente bajas de BF%, mientras que en los hombres se
presentó una tendencia a la subestimación de la FFM. Esto podría afectar
claramente el diagnóstico clínico y su interpretación (por ejemplo, la estimación de
la disponibilidad energética en personas físicamente activas). Por tanto, el rigor
metodológico de la antropometría manual estandarizada por la ISAK es
particularmente relevante para evaluaciones diagnósticas precisas, tanto iniciales
como de ajuste. Se necesita más investigación para evaluar un posible enfoque
humano-máquina que aproveche la accesibilidad y la alta fiabilidad de los métodos
de antropometría digital para el seguimiento, como se ha reportado en
investigaciones previas.
Description
Keywords
Aprendizaje automático supervisado, Aplicaciones móviles, Análisis de imágenes, Imágenes 3D, Composición corporal, Cineantropometría