El aprendizaje automático o aprendizaje de máquinas, rama de la Inteligencia Artificial (IA), podría sustituir en buena parte la labor de los médicos humanos a la hora de predecir episodios como los paros cardíacos y hasta la muerte.
A partir de esa idea expondrá en la Conferencia Internacional sobre Cardiología Nuclear y TC Cardiaca el doctor Luis Eduardo Juárez-Orozco, del Centro de PET de Turku, en Finlandia.
Juárez-Orozco es el autor de un estudio que ha puesto al algoritmo LogitBoost a analizar repetidamente 85 variables en 950 pacientes durante un período de seis años. ¿El resultado? Este «aprendió» cómo interactúan los datos de imágenes y logró identificar los patrones que correlacionan las variables con la muerte y el infarto.
El éxito del estudio va más allá, pues se estableció que el LogitBoost -muy similar a los que utiliza Netflix, Google o Spotify para la recomendación de contenido- puede predecir estos episodios con un 90% de precisión.
Este tipo de algoritmo se enfoca en adaptarse a un usuario y es empleado también para el reconocimiento facial en los teléfonos inteligentes y en los automóviles que se conducen por sí solos, entre otras tecnologías.
«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», dijo Juárez-Orozco a la agencia Europa Press.
Según explicó, los médicos humanos emplean las puntuaciones de riesgo para tomar decisiones sobre cuál tratamiento escoger, pero estas puntuaciones se basan solo en un puñado de variables y, a menudo, tienen una precisión modesta en pacientes individuales.