¿Quieres saber cuándo morirás? Esta IA puede predecirlo con una precisión sin precedentes

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¿Quieres saber cuándo morirás? Olvídate de acudir a 'videntes' o 'chamanes'. Ahora la tecnología tiene la respuesta: un algoritmo de IA promete determinar quién morirá prematuramente con tan solo revisar algunos datos relacionados a su vida y salud. Los detalles fueron publicados en PLOS One.

Este algoritmo de aprendizaje automático fue desarrollado por investigadores de la Universidad de Nottingham en el Reino Unido. Según los científicos, puede predecir quién morirá prematuramente de un grupo de personas con una precisión del 76%, siendo una de las mejores herramientas con las que se cuenta actualmente.

Muerte prematura

Para el estudio se utilizó la información de 502,628 personas entre 40 a 69 años de edad, quienes habían enviado sus datos médicos al Biobank del Reino Unido entre 2006 y 2010. Esto incluía información demográfica, biomética, clínica y estilo de vida.

Todos estos datos fueron procesados por algoritmos de AI, los cuales podían pronosticar enfermedades cardiovasculares mucho mejor que los detectores de los hospitales que se basan en dos modelos: una IA simple llamada ‘Bosque aleatorio’ y un algoritmo estándar llamado Regresión de Cox.

Cuando el algoritmo adquirió los datos de los pacientes, se programó para que pueda predecir quiénes morirían prematuramente. Luego, identificó correctamente al 76% de los 14,500 pacientes que fallecieron antes de 2016.

Este rendimiento fue comparado con los otros dos modelos mencionados anteriormente. A pesar de que los tres algoritmos consideraron la edad, el sexo, historial de tabaquismo y el pronóstico de cáncer como factores importantes, cada uno empleó otros datos en su análisis.


Curvas operativas del receptor derivadas de la predicción de la mortalidad. / PLOS One

Por un lado, el modelo de Cox usó datos de etnicidad y ejercicio físico que los otros dos no consideraron. El modelo de ‘bosque aleatorio’ se centró en el porcentaje de grasa corporal, la alimentación, la circunferencia de la cintura y el tono de piel.

Sin embargo, el nuevo modelo enfatizó en la contaminación del aire, los riesgos relacionados al trabajo, el consumo de alcohol y tomar ciertos medicamentos. Todo ello le otorgó una precisión superior a la de los otros dos algoritmos.

De esta manera, los resultados fueron los siguientes: el modelo de Cox consiguió tan solo 44% de precisión, el ‘bosque aleatorio’ un 64% y el nuevo algoritmo de aprendizaje automático llegó hasta un 76%.

“La mayoría de las aplicaciones se centran en un área de enfermedad única, pero predecir la muerte debido a diferentes resultados de la enfermedad es muy complejo”, escribió Stephen Weng, autor principal del estudio y profesor asistente de Epidemiología. Él considera que es complicado especificar cuándo alguien puede morir, considerando los múltiples factores, ya sean ambientales e individuales.

Prevención es la prioridad

Un punto importante de esta investigación es emplear el algoritmo más preciso para tener prácticas preventivas con pacientes en riesgo de muerte prematura. A partir de información obtenida con este modelo, los médicos pueden tomar decisiones para salvar vidas.

"La atención médica preventiva es una prioridad cada vez mayor en la lucha contra las enfermedades graves, por lo que hemos estado trabajando durante varios años para mejorar la precisión", asegura el autor.

La inteligencia artificial está siendo empleada en diversos aspectos de la vida, algunos muy importantes como en este caso, pero peligrosos en otros. Tan solo recordemos la web que usa IA para generar rostros de personas que no existen o la IA puede crear imágenes falsas de gatos, animes y departamentos de Airbnb.
 

Adrian Díaz
Esta noticia ha sido publicada originalmente en N+1, tecnología que suma

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