Utilizan Inteligencia Artificial para predecir riesgo de muerte en un año

Utilizan Inteligencia Artificial para predecir riesgo de muerte en un año

Investigadores examinaron 1.7 millones de electrocardiogramas y obtuvieron un diagnóstico casi perfecto.

Los latidos de tu corazón son el insumo que utiliza un software con Inteligencia Artificial para predecir la fecha de tu muerte. Bajo esta idea, investigadores estadounidenses procesaron casi dos millones de electrocardiogramas, en un programa que determinó quien tenía mayor riesgo de morir en el término de un año.

Los exámenes pertenecían a 400 mil pacientes, quienes fueron sometidos a este registro de la actividad eléctrica de su corazón. A través del electrocardiograma (ECG), los doctores pueden detectar ataques cardíacos.

Brandon Fornwalt, director del laboratorio de Inteligencia Artificial de la compañía médica Geisinger, y su equipo utilizaron dos patrones de medición.

Para el primer algoritmo solo se utilizaron los datos en “crudo” de los exámenes y en el otro se combinó la información del ECG, la edad y el sexo del paciente.

Para medir el rendimiento del programa utilizaron la unidad métrica llamada AUC, que distingue un modelo entre dos grupos de personas. En este estudio, se tomó a los pacientes que murieron en un año y a los que sobrevivieron.

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Inteligencia Artificial, ¿infalible?

Los resultados sorprendieron a todos. El puntaje del programa fue superior a 0,85 en la mayoría de los casos, lo que demuestra su eficacia si tomamos en cuenta que el puntaje perfecto es 1.

Según Fornwalt, “las AUC para los modelos de calificación de riesgo utilizados actualmente por los médicos oscilan entre 0,65 y 0,8”.

Además, el programa predijo con mayor precisión el riesgo de muerte en pacientes considerados sanos por los cardiólogos. “Ese hallazgo sugiere que el modelo está viendo cosas que los humanos probablemente no pueden ver, o al menos que simplemente ignoramos y pensamos que son normales”, reflexionó.

La Inteligencia Artificial –dice– puede potencialmente enseñarnos cosas que tal vez hemos estado malinterpretando durante décadas”.

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