Anteriormente, hemos visto cómo la Inteligencia Artificial (IA) ha demostrado gran eficiencia y precisión en la predicción de diversas enfermedades, incluso pudiendo predecir el riesgo de mortalidad en pacientes de UCI (Unidad de Cuidados Intensivos).

Ahora, un nuevo algoritmo creado por científicos del Instituto Francis Crick, en Londres, Inglaterra, es capaz de predecir el riesgo de mortalidad en pacientes con enfermedad cardíaca con más precisión que los modelos creados por especialistas médicos.

Andrew J. Steele, autor principal del estudio, reveló en un comunicado que para el diseño del algoritmo fueron utilizados los datos electrónicos de más de 80,000 pacientes, y su equipo de desarrollo contó con el apoyo del Instituto Farr de Investigación de Informática de Salud y la NHS Foundation Trust de University College London.

En concreto, el modelo de IA estuvo basado en la enfermedad cardiovascular, que actualmente es la primera causa de muerte en el Reino Unido. Para ello, Steele y sus colegas entrenaron el sistema con el objetivo de emitir pronósticos basados en al menos 600 variables como las dolencias físicas, el género del paciente y su edad.

La conclusión más importante a la que llegó Steele con su estudio es que su nuevo modelo de IA, es que el algoritmo no solamente superó a modelos anteriores que buscaban predecir la mortalidad, sino que fue capaz de crear variables propias, como las visitas médicas a domicilio por parte del médico tratante.

A pesar de que el modelo fue desarrollado solo para utilizarlo con fines de investigación entre competidores expertos, Steele no descartó que pueda ser utilizado en el futuro en una herramienta para usarla en clínicas y hospitales.

Los científicos no son los únicos que están trabajando para prevenir muertes por enfermedad cardíaca en este país. A principios de agosto pasado, informamos sobre una alianza entre el Servicio Nacional de Salud (NHS, por sus siglas en inglés), la Fundación Británica del Corazón (BHF, por sus siglas en inglés), y Microsoft, para crear un mapa de la ubicación de desfibriladores y así salvar miles de pacientes de un paro cardíaco.

Referencia: Machine learning models in electronic health records can outperform conventional survival models for predicting patient mortality in coronary artery disease. PLOS One, Published: August 31, 2018. DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0202344

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