La Inteligencia Artificial desarrollada por un centro de salud de Estados Unidos puede predecir el riesgo de muerte de un paciente cardíaco en el año subsiguiente con más precisión que un médico, gracias al análisis de electrocardiogramas. Sin embargo, cómo funciona todavía es un misterio.
Investigadores del grupo de atención médica Geisinger en el estado de Pensilvania, Estados Unidos, crearon un algoritmo de aprendizaje automático al que encargaron calcular las probabilidades de supervivencia de pacientes cardíacos al analizar los resultados de sus electrocardiogramas.
Este algoritmo analizó 1,77 millones de resultados de 400.000 pacientes. El programa logró ganarle a los métodos predictivos tradicionales utilizados por los profesionales de la salud.
El equipo de Geisinger «entrenó» a este algoritmo utilizando dos modelos. Uno se basó en datos históricos de electrocardiogramas, midiendo el voltaje a través del tiempo. El otro recibió la información de estos electrocardiogramas, además de la edad y el sexo de cada paciente analizado.
Luego, se le pidió a esta Inteligencia Artificial que detectara patrones para predecir las probabilidades de que un paciente específico muriera dentro del año subsiguiente o sufriera complicaciones como un infarto o fibrilación atrial, que se produce cuando el corazón late muy rápido y con un ritmo irregular. En paralelo, se usó un algoritmo basado en el sistema tradicional con el que los médicos analizan los resultados de los electrocardiogramas, con fines comparativos.
“Sin importar el caso, el modelo basado en voltajes siempre funcionó mejor que cualquier modelo que uno pudiera construir con cosas a partir de las cuales ya realizamos mediciones en electrocardiogramas”, aseguró el investigador Brandon Fornwalt, jefe del Departamento de Ciencias de la Imagen e Innovación de Geisinger en diálogo con New Scientist.
