Los investigadores de Johns Hopkins descubrieron que un modelo de IA que utiliza tomografías computarizadas del pecho puede detectar el estrés crónico a través del tamaño de la glándula suprarrenal, ofreciendo una forma no invasiva y precisa de predecir los riesgos cardíacos. Johns Hopkins researchers found an AI model using chest CT scans can detect chronic stress via adrenal gland size, offering a non-invasive, accurate way to predict heart risks.

Investigadores de la Universidad Johns Hopkins han desarrollado un modelo de IA que identifica el estrés crónico utilizando tomografías computarizadas de pecho de rutina mediante la medición del volumen de la glándula suprarrenal, un biomarcador vinculado al estrés a largo plazo. Researchers at Johns Hopkins University have developed an AI model that identifies chronic stress using routine chest CT scans by measuring adrenal gland volume, a biomarker linked to long-term stress. El Índice de Volumen Adrenal (AVI), derivado de los datos de imágenes existentes, se correlaciona con los cuestionarios de estrés, los niveles de cortisol, la carga alostática y los mayores riesgos de insuficiencia cardíaca y mortalidad. The Adrenal Volume Index (AVI), derived from existing imaging data, correlates with stress questionnaires, cortisol levels, allostatic load, and higher risks of heart failure and mortality. A diferencia de las pruebas de cortisol individuales, el AVI refleja el estrés fisiológico acumulativo. Unlike single cortisol tests, AVI reflects cumulative physiological stress. Validado durante hasta 10 años, el biomarcador predice de forma independiente los resultados cardiovasculares y podría permitir un cribado generalizado y no invasivo sin radiación o pruebas adicionales, ofreciendo un paso importante hacia la evaluación objetiva del estrés en la atención clínica. Validated over up to 10 years, the biomarker independently predicts cardiovascular outcomes and could enable widespread, non-invasive screening without additional radiation or testing, offering a major step toward objective stress assessment in clinical care.