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Algoritmo de IA predice la muerte con una precisión aterradora

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La IA puede ser molesta en muchos aspectos. Esto incluye, pero no se limita de ninguna manera, a predecir las ganancias deportivas, diseñar máscaras de Halloween y hacer chistes. Pero hay un algoritmo de IA que es especialmente bueno para algo y es predecir cuándo vas a morir.

De hecho, los investigadores de la Universidad de Nottingham, Reino Unido, han desarrollado un algoritmo de aprendizaje automático que puede determinar quién morirá prematuramente con una precisión del 76 por ciento, lo que lo hace mejor que los enfoques actuales, dicen sus creadores.

El estudio, publicado en la revista PLOS One, se basa en investigaciones anteriores que encontraron que cuatro algoritmos de AI (“bosque aleatorio”, “regresión logística”, “aumento de gradiente” y “redes neuronales”) eran mejores detectores de enfermedades cardiovasculares que los utilizados en los hospitales de hoy.

Para su último truco, entrenaron un algoritmo artificialmente inteligente sobre datos médicos enviados al UK Biobank entre 2006 y 2010. Esto incluía información demográfica, biométrica, clínica y de estilo de vida de más de 500,000 ciudadanos de 40 a 69 años.

El algoritmo más preciso hasta ahora

Una vez que se completó el entrenamiento, se programó el algoritmo para predecir quiénes de este grupo morirían prematuramente y, de manera bastante impresionante, identificó correctamente el 76 por ciento de los 14,500 participantes que lo hicieron antes del seguimiento en 2016.

A continuación, los investigadores compararon su rendimiento con los de otros dos modelos. Uno era un algoritmo estándar, el modelo de Cox, y el otro un programa de IA más simple que usa varios modelos en forma de árbol, de ahí su nombre, ‘bosque aleatorio’.

Si bien los tres tomaron en consideración factores como la edad, el sexo, el historial de tabaquismo y el diagnóstico de cáncer anterior, el modelo de Cox se basó en gran medida en los datos de etnicidad y ejercicio, que los otros dos no.

Bastante útil

El modelo de “bosque aleatorio” se centró más en la circunferencia de la cintura, el porcentaje de grasa corporal, la dieta y el tono de la piel, mientras que el nuevo modelo enfatizó la exposición a la contaminación del aire, los riesgos relacionados con el trabajo, el consumo de alcohol y el riesgo de tomar ciertos medicamentos.

El nuevo algoritmo de aprendizaje automático se ubicó en la parte superior, seguido del modelo de “bosque aleatorio” con un 64% y el modelo de Cox con un 44%. Aunque todo esto suena un poco a Bran Stark (también conocido como el cuervo de tres ojos), no todo es pesimismo.

Los investigadores esperan que al predecir mejor a los que están en riesgo de muerte prematura, los médicos puedan tomar medidas preventivas. “La atención médica preventiva es una prioridad cada vez mayor en la lucha contra las enfermedades graves.

Va mucho más allá

Esta es la razón por la que hemos estado trabajando durante varios años para mejorar la precisión de la evaluación de riesgo de salud computarizada en la población general”, el autor principal Stephen Weng, profesor asistente de epidemiología y ciencia de datos , dijo en un comunicado.

“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, especialmente dado los factores ambientales e individuales que pueden afectarlos”

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