Investigadores del proveedor de atención médica de Pensilvania, Geisinger, han entrenado una Inteligencia Artificial (IA) para predecir qué pacientes tienen un mayor riesgo de morir dentro del próximo año, informa New Scientist.
Alimentaron a la IA con los registros de la IA de electrocardiograma (ECG) de de 400.000 pacientes, medidos a lo largo del tiempo, para detectar patrones que podrían indicar problemas cardíacos futuros, incluidos ataques cardíacos y fibrilación auricular.
Los resultados fueron impresionantes y un poco atemorizantes. El modelo de IA funcionó mejor que los métodos existentes, según los investigadores, al distinguir entre pacientes que morirían dentro de un año y aquellos que sobrevivieron.
Brandon Fornwalt, investigador principal del estudio en Geisinger dijo a New Scientist:
«No importa qué, el modelo basado en voltaje siempre fue mejor que cualquier modelo que se pudiera construir a partir de cosas que ya medimos a partir de un ECG».
El modelo incluso detectó problemas cardíacos en pacientes que fueron previamente autorizados por cardiólogos.
Fornwalt agregó:
«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. La IA puede potencialmente enseñarnos cosas que tal vez hemos estado malinterpretando durante décadas».
Este no es el único intento de aprovechar el poder del aprendizaje automático para predecir la muerte. El año pasado, los investigadores de Google en Mountain View, California, crearon un modelo predictivo utilizando registros de salud electrónicos para predecir la duración de la estadía y el tiempo de alta del paciente, así como el momento de la muerte.
Los modelos de IA también se han utilizado para diagnosticar enfermedades cardíacas y cáncer de pulmón, en algunos casos con mayor precisión que los médicos humanos.
Pero hay una trampa importante con la IA de Geisinger, y muchos otros modelos también: luchan por explicar cómo funciona la IA. Y eso tiene a los profesionales preocupados por hacer cualquier determinación basada en este tipo de algoritmos.
Fuente: Futurism
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