INTELIGENCIA ARTIFICIAL | Una aplicación “aprendió a diagnosticar” y predice la muerte y el ataque cardiaco con más del 90% de precisión

 

 

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|Un algoritmo llamado “LogitBoost” | Inteligencia Artificial (IA). Tras analizar 85 variables en 950 pacientes, la aplicación desarrollada por científicos en España, aprendió a diagnosticar. Te mostramos “La calculadora de la edad del corazón”

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|El aprendizaje automático podría superar a los humanos a la hora de predecir la muerte o un ataque al corazón. Ese es el mensaje que llevará el médico de origen mexicano Luis Eduardo Juárez-Orozco, investigador del Centro de PET de Turku, Finlandia, a la Conferencia Internacional sobre Cardiología Nuclear y TC Cardiaca.

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“El uso estratégico del algoritmo permitirá en un futuro personalizar el tratamiento de los médicos hacia los pacientes y, en última instancia, lograr mejores resultados en la atención sanitaria”.

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“LogitBoost”

Inteligencia Artificial (IA)

Tras analizar repetidamente 85 variables en 950 pacientes con resultados conocidos de seis años, un algoritmo “aprendió” cómo interactúan los datos de imágenes. Luego identificó los patrones que correlacionan las variables con la muerte y el ataque cardiaco con más del 90 por ciento de precisión.

 

 

Dicho algoritmo, llamado ‘LogitBoost’ y muy similar a los que utilizan las plataformas Netflix, el buscador Google o Spotify para la recomendación de contenido, puede predecir estos episodios con un 90% de probabilidades de acierto.

 

Además, el autor del estudio, Juárez-Orozco, asegura: “Estos avances van mucho más allá de lo que se ha hecho en medicina, donde debemos ser cautelosos sobre cómo evaluamos el riesgo y los resultados. Tenemos los datos, pero todavía no los estamos utilizando en todo su potencial”.

 

Se refiere a que los médicos emplean las puntuaciones de riesgo para tomar decisiones de tratamiento, pero estas puntuaciones se basan solo en un puñado de variables y, a menudo, tienen una precisión modesta en pacientes individuales.

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“Mediante la repetición y el ajuste, el aprendizaje automático, esa aplicación puede explotar grandes cantidades de datos e identificar patrones complejos que pueden no ser evidentes para los humanos”, insiste Juárez-Orozco.

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Los 950 pacientes incluidos tenían dolor torácico y se sometieron al protocolo habitual para detectar una enfermedad de la arteria coronaria. Una exploración coronaria por angiografía por tomografía computarizada (CCTA, por sus siglas en inglés) produjo 58 datos de la presencia de placa coronaria, estrechamiento de vasos y calcificación. Aquellos con exploraciones que sugerían enfermedad se sometieron a una tomografía por emisión de positrones (TEP) que produjo 17 variables en el flujo sanguíneo. Se obtuvieron diez variables clínicas a partir de registros médicos, incluyendo sexo, edad, tabaquismo y diabetes.

 

 

Durante un seguimiento promedio de seis años, hubo 24 ataques cardiacos y 49 muertes por cualquier causa. Las 85 variables se pusieron en el algoritmo de aprendizaje automático ‘LogitBoost’, que las analizó hasta que encontró la mejor estructura para predecir quién tuvo un ataque cardiaco o murió.

 

 

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