Modo Oscuro

Investigadores del proveedor de atención médica de Pensilvania, Geisinger, han entrenado una Inteligencia Artificial (IA) para predecir cuáles de sus pacientes tienen un mayor riesgo de morir dentro del próximo año, informa New Scientist.

Alimentaron a la AI con registros de electrocardiogramas (ECG), medidos en voltaje a lo largo del tiempo, de 400,000 pacientes, para detectar patrones que podrían indicar problemas cardíacos futuros, incluidos ataques cardíacos y fibrilación auricular.

Los resultados fueron impresionantes y un poco atemorizantes. El modelo de IA funcionó mejor que los métodos existentes, según los investigadores, al distinguir entre pacientes que morirían dentro de un año y aquellos que sobrevivieron.

“No importa qué, el modelo basado en voltaje siempre fue mejor que cualquier modelo que se pudiera construir a partir de cosas que ya medimos a partir de un ECG”, dijo a New Scientist Brandon Fornwalt, investigador principal del estudio en Geisinger.

El modelo incluso detectó problemas cardíacos en pacientes que fueron previamente autorizados por cardiólogos.

“Ese hallazgo sugiere que el modelo está viendo cosas que los médicos probablemente no pueden ver, o al menos que simplemente ignoramos y pensamos que son normales”, agregó Fornwalt. “La IA puede potencialmente enseñarnos cosas que tal vez hemos estado malinterpretando durante décadas”.

Este no es el único intento de aprovechar el poder del aprendizaje automático para predecir la muerte. El año pasado, los investigadores de Google en Mountain View, California, crearon un modelo predictivo utilizando registros de salud electrónicos para predecir la duración de la estadía y el tiempo de alta del paciente, así como el momento de la muerte.

Los modelos de IA también se han utilizado para diagnosticar enfermedades cardíacas y cáncer de pulmón, en algunos casos con mayor precisión que los médicos humanos.

Pero hay una trampa importante con la IA de Geisinger, y muchos otros modelos también: nadie sabe cómo y porqué la IA toma las decisiones que toma. Y eso tiene a los profesionales preocupados por hacer cualquier determinación basada en este tipo de algoritmos.

Fuente: NeoScope

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