Un estudio revela que la IA está superando a los humanos para predecir ataques cardíacos
La Inteligencia Artficial es, de nuevo, un aliado para predecir enfermedades. En este caso, un estudio demuestra que el aprendizaje automático, la base de la IA, está superando a los humanos a la hora de predecir la muerte por un ataque al corazón. La técnica se basa en un algoritmo que observa y estudia cómo interactúan los datos de los pacientes para identificar patrones relacionados con la mortalidad y el ataque cardíaco.
En la Conferencia Internacional sobre Cardiología Nuclear y TC Cardíaca (ICNC), celebrada hace unos días, se ha presentado un estudio que ha analizado repetidamente 85 variables en 950 pacientes que fueron sometidos al protocolo para detectar una
enfermedad cardíaca. Los resultados han sido muy claros:
más del 90% de precisión en la predicción de la mortalidad por ataque cardíaco. Para conseguir esta alta tasa de acierto, el algoritmo se ha basado en el aprendizaje automático a través de la observación de los datos de imágenes.
Según el autor del estudio, Dr. Luis Eduardo Juárez-Orozco, del Centro de PET de Turku (Finlandia), "debemos ser cautelosos sobre cómo evaluamos el riesgo y los resultados. Tenemos los datos, pero todavía no los estamos utilizando en todo su potencial".
La cifra
90%
Tasa de precisión en la predicción de la mortalidad
Actualmente, los profesionales sanitarios se basan en puntuaciones de riesgo para tomar decisiones. Sin embargo, mediante la repetición y el ajuste, la Inteligencia Artificial puede explotar mayores cantidades de datos e identificar patrones complejos que pueden no ser tan evidentes para los humanos.
"A los humanos les cuesta mucho pensar en más de tres o cuatro dimensiones. En el momento en que saltamos a una quinta estamos perdidos" señala Juárez-Orozco. El autor también destaca que "nuestro estudio demuestra que los patrones de alta dimensión son más útiles que los patrones de una sola dimensión para predecir resultados".
Durante el seguimiento de seis años para el estudio hubo 24 ataques cardíacos y 49 muertes. El algoritmo aprendió progresivamente de los datos y, después de numerosos análisis, determinó los patrones de alta dimensión que pueden usarse para identificar a los pacientes que puedan sufrir un ataque al corazón.