En las consultas de medicina estética, la celulitis sigue siendo una de las preocupaciones más frecuentes. Afecta a entre el 85% y el 98% de las mujeres pospuberales y, aunque no supone un problema de salud grave, sí impacta de forma significativa en la autoestima y calidad de vida. Durante años, su diagnóstico y seguimiento han dependido casi exclusivamente de la observación clínica y la experiencia del profesional. Sin embargo, una herramienta nacida en el ámbito de la ingeniería biomédica está cambiando el panorama: la termografía infrarroja.
Un estudio reciente, publicado en The EPMA Journal, ha demostrado que la combinación de termografía no invasiva con algoritmos de inteligencia artificial permite no solo identificar la celulitis en estadios avanzados, sino también detectarla en fases muy tempranas, con una precisión que supera el 90% en el estadio inicial.
La termografía infrarroja, ampliamente utilizada en medicina para detectar alteraciones térmicas asociadas a tumores, lesiones musculares o problemas vasculares, funciona midiendo la radiación infrarroja emitida por la piel. En el caso de la celulitis, las irregularidades en la microcirculación y la estructura del tejido adiposo generan patrones térmicos característicos, muy parecidos a los hot spots que se generan con el ejercicio pero en este caso producidos por la grasa subcutánea.
La gran ventaja frente a métodos tradicionales es doble: no requiere contacto físico y ofrece una medición objetiva. Esto significa que dos profesionales distintos, con la misma imagen, llegarán a la misma conclusión, eliminando gran parte de la subjetividad que acompaña a la simple inspección visual.
En la investigación de Bauer et al. (2020), las imágenes térmicas fueron procesadas mediante un algoritmo capaz de aislar automáticamente la región de interés (en este caso, la parte posterior de los muslos) y extraer características morfológicas de la distribución térmica. Aquí entra en juego la inteligencia artificial.
Los investigadores combinaron un método de análisis llamado Histogram of Oriented Gradients (HOG) con una red neuronal artificial (ANN). El primero traduce las imágenes en datos numéricos que describen la forma y dirección de los cambios térmicos; el segundo “aprende” a asociar esos datos con un estadio concreto de celulitis según la escala de Nürnberger-Müller.
El resultado: un sistema capaz de clasificar automáticamente los cuatro estadios (0 a 3) con una precisión media del 80,95%, alcanzando un 90% en casos iniciales. La métrica más reveladora del estudio, el área bajo la curva ROC (AUC), mostró valores cercanos a 0,8, lo que refleja una alta capacidad para diferenciar entre piel sana y distintos grados de afectación.
Los autores del estudio prevén que, en un futuro cercano, la termografía con IA no solo clasifique el estadio, sino que también diferencie entre tipos de celulitis (dura, blanda, edematosa o mixta) y relacione los hallazgos térmicos con variables como el estilo de vida, la actividad física o las condiciones hormonales.
Para el clínico, esto supone disponer de un “asistente digital” que procesa y clasifica imágenes en segundos, sin cansancio ni sesgo humano.
En medicina estética, la evolución lo es todo. No basta con diagnosticar: hay que demostrar que un tratamiento funciona. La termografía permite capturar imágenes en distintas fases del tratamiento y compararlas con precisión milimétrica, generando informes cuantitativos que respaldan la evolución del paciente.
El uso de un software especializado lleva este proceso a otro nivel. La integración entre cámara térmica y algoritmo permite automatizar el análisis, almacenar las imágenes y los datos asociados, y generar reportes estandarizados para la historia clínica o para mostrar al paciente de forma clara y objetiva. El resultado: menos tiempo de consulta invertido en mediciones y más tiempo dedicado a la planificación terapéutica.
La celulitis no desaparecerá de la lista de preocupaciones estéticas, pero su evaluación puede dejar de ser un terreno subjetivo. Incorporar termografía con inteligencia artificial a la práctica diaria significa ofrecer diagnósticos reproducibles, seguimientos precisos y tratamientos personalizados.
Y, sobre todo, significa hablar el mismo idioma que la medicina basada en la evidencia: datos objetivos, medibles y comparables.
ThermoHuman ha contado con el apoyo de los Fondos de la Unión Europea y de la Comunidad de Madrid a través del Programa Operativo de Empleo Juvenil. Asimismo, ThermoHuman en el marco del Programa de Iniciación a la Exportación de ICEX NEXT, contó con el apoyo de ICEX y la cofinanciación del Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER).
Thermohuman ha recibido financiación del Centro para el Desarrollo Tecnológico Industrial (CDTI), en participación con el Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER), para las actividades de I+D implicadas en la creación de una nueva herramienta, basada en la termografía, para la predicción y Prevención de la artritis reumatoide. Ver detalle del proyecto.
