Un grupo de investigadores de Geisinger han entrenado una IA para que puede predecir si un paciente tiene probabilidades de morir en el plazo de un año.
Para ello, la IA analizó los resultados de unas 1.77 millones de ECG de 400 mil pacientes cardíacos siguiendo diferentes patrones. Para poder medir la efectividad de esta dinámica, los investigadores realizaron este proyecto desde dos perspectivas.
Por un lado, una versión de la IA analizó solo los datos que arrojó el electrocardiograma. Y otra versión recibió más contexto para analizar estos resultados, ya que se añadieron datos básicos sobre el paciente. Analizando todos estos datos, la IA tenía que predecir el riesgo de muerte de los pacientes involucrados.
Y a la vez, estas predicciones se compararon con el diagnóstico de los especialistas que analizaron en su momento a los pacientes. Según el informe que comparten en NewScientist, la IA logró detectar patrones de riesgo donde los profesionales solo vieron datos normales.
Si bien es un principio prometedor, hay que tener en cuenta que estos primeros estudios se basaron en datos históricos, así que aún tienen mucho camino por recorrer para que esta dinámica pueda ayudar a pacientes reales.
Y por otro lado, un detalle curioso que si bien la tasa de efectividad de la IA es alta, los investigadores no pueden explicar qué patrones utiliza para llegar a los resultados arrojados. Es decir, es un misterio, limitando por el momento la posibilidad de revertir este riesgo de muerte.