Phillip Hopkins
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Los investigadores médicos han descubierto una habilidad inquietante en la inteligencia artificial (IA): predecir la muerte prematura de una persona.
Los científicos entrenaron recientemente un sistema de inteligencia artificial para evaluar una década de datos de salud general presentados por más de medio millón de personas en el Reino Unido. Luego, le encargaron a la IA predecir si las personas estaban en riesgo de morir prematuramente, en otras palabras, antes que la esperanza de vida promedio, a causa de una enfermedad crónica, informaron en un nuevo estudio..
Las predicciones de muerte prematura realizadas por algoritmos de IA fueron "significativamente más precisas" que las predicciones entregadas por un modelo que no utilizó el aprendizaje automático, dijo el autor principal del estudio, el Dr. Stephen Weng, profesor asistente de epidemiología y ciencia de datos en la Universidad de Nottingham (ONU) en el Reino Unido, dijo en un comunicado. [¿Pueden las máquinas ser creativas? Conoce a 9 'artistas' de IA]
Para evaluar la probabilidad de mortalidad prematura de los sujetos, los investigadores probaron dos tipos de IA: "aprendizaje profundo", en el que las redes de procesamiento de información en capas ayudan a una computadora a aprender de los ejemplos; y "bosque aleatorio", un tipo más simple de IA que combina múltiples modelos en forma de árbol para considerar posibles resultados.
Luego, compararon las conclusiones de los modelos de IA con los resultados de un algoritmo estándar, conocido como modelo de Cox..
Utilizando estos tres modelos, los científicos evaluaron los datos del Biobanco del Reino Unido, una base de datos de acceso abierto de datos genéticos, físicos y de salud, presentados por más de 500.000 personas entre 2006 y 2016. Durante ese tiempo, casi 14.500 de los participantes murieron, principalmente de cáncer, enfermedades cardíacas y enfermedades respiratorias.
Diferentes variables
Los tres modelos determinaron que factores como la edad, el sexo, el historial de tabaquismo y un diagnóstico previo de cáncer eran las principales variables para evaluar la probabilidad de muerte prematura de una persona. Pero los modelos divergieron sobre otros factores clave, encontraron los investigadores.
El modelo de Cox se basó en gran medida en la etnia y la actividad física, mientras que los modelos de aprendizaje automático no. En comparación, el modelo forestal aleatorio puso mayor énfasis en el porcentaje de grasa corporal, la circunferencia de la cintura, la cantidad de frutas y verduras que comían las personas y el tono de piel, según el estudio. Para el modelo de aprendizaje profundo, los factores principales incluyeron la exposición a peligros relacionados con el trabajo y la contaminación del aire, la ingesta de alcohol y el uso de ciertos medicamentos..
Cuando se realizó todo el procesamiento numérico, el algoritmo de aprendizaje profundo entregó las predicciones más precisas, identificando correctamente al 76 por ciento de los sujetos que murieron durante el período de estudio. En comparación, el modelo forestal aleatorio predijo correctamente alrededor del 64 por ciento de las muertes prematuras, mientras que el modelo de Cox identificó solo alrededor del 44 por ciento..
Esta no es la primera vez que los expertos aprovechan el poder predictivo de la IA para la atención médica. En 2017, un equipo diferente de investigadores demostró que la IA podía aprender a detectar los primeros signos de la enfermedad de Alzheimer; su algoritmo evaluó escáneres cerebrales para predecir si una persona podría desarrollar Alzheimer, y lo hizo con una precisión del 84 por ciento, según se informó anteriormente.
Otro estudio encontró que la IA podría predecir la aparición del autismo en bebés de 6 meses que tenían un alto riesgo de desarrollar el trastorno. Otro estudio más podría detectar signos de invasión de la diabetes mediante el análisis de escáneres de retina; y uno más, también utilizando datos derivados de escáneres de retina, predijo la probabilidad de que un paciente experimente un ataque cardíaco o un derrame cerebral.
En el nuevo estudio, los científicos demostraron que el aprendizaje automático, "con un ajuste cuidadoso", se puede utilizar para predecir con éxito los resultados de la mortalidad a lo largo del tiempo, dijo en el comunicado el coautor del estudio, Joe Kai, profesor de atención primaria de la ONU..
Si bien el uso de la IA de esta manera puede resultar desconocido para muchos profesionales de la salud, presentar los métodos utilizados en el estudio "podría ayudar con la verificación científica y el desarrollo futuro de este apasionante campo", dijo Kai..
Los hallazgos fueron publicados en línea hoy (27 de marzo) en la revista PLOS ONE..
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Publicado originalmente el .