No es ningún secreto que los diagnósticos oportunos de enfermedades del corazón pueden prevenir ataques cardíacos y salvar vidas. En consecuencia, los ataques al corazón son difíciles de anticipar y los médicos suelen emplear las directrices de la American Heart Association (AHA) para diagnosticarlos. Un nuevo método que emplea mecanismos de aprendizaje basados en inteligencia artificial podría cambiar esto.
Según un nuevo estudio publicado en Science Magazine, los científicos han demostrado que las computadoras son capaces de aprender mejor que las guías médicas estándar.
“No puedo subrayar lo importante que es y lo mucho que espero que los médicos comiencen a abrazar el uso de la inteligencia artificial para ayudarnos en el cuidado de los pacientes”, Elsie Ross, un cirujano vascular de la Universidad de Stanford comentó sobre el desarrollo tecnológico .
Inteligencia artificial podría predecir ataques cardíacos
También, los ataques al corazón generalmente se diagnostican en función de factores de riesgo como la edad, el nivel de colesterol y la presión arterial. Así mismo, los médicos suman todos estos factores para informarle de riesgo de ataque al corazón. Lo que es difícil de explicar, es el efecto de los medicamentos en un paciente en otras enfermedades y los factores donde el estilo de vida entra en juego.
“Hay mucha interacción en los sistemas biológicos. Esa es la realidad del cuerpo humano. La ciencia de la computación nos permite explorar esas asociaciones “, dice Stephen Weng, epidemiólogo de la Universidad de Nottingham en el Reino Unido.
Guías médicas vs Inteligencia artificial
En el estudio, Weng y sus colegas compararon el uso de pautas estándar de la AHA con cuatro algoritmos de aprendizaje de máquina diferentes –Random Forest, Regresión Logística, Gradient Boosting y Neural Networks.
Los algoritmos analizaron una gran parte de los datos que comprenden los registros médicos electrónicos de 2005 de 378.256 pacientes en el Reino Unido, con el fin de crear herramientas de predicción, que podría funcionar sin instrucción humana. Primeramente, analizaron los patrones que ocurren alrededor del tiempo en que ocurren los acontecimientos cardiovasculares tales como ataques del corazón.
Así mismo, los investigadores retuvieron el 78 por ciento de los datos para buscar patrones y compararlos con el resto de los datos. Usando las herramientas predijeron que los pacientes estaban en riesgo de un ataque al corazón en los próximos 10 años.
Finalmente, encontraron que los cuatro métodos basados en la Inteligencia Artificial se comportaron significativamente mejor que los métodos basados en la guía de AHA. El mejor de ellos, Redes Neuronales, predijo 7.6 por ciento más ataques al corazón que el método basado en las guías de la American Heart Association (AHA).
