Resulta todo un dilema solo pensar en cuándo podrías morir. Conocer o desconocer la fecha de muerte es un misterio sin respuesta. Algunos prefieren vivir con la certeza de cuándo acabará todo; a otros esa certidumbre se les vuelve insoportable.
A la fecha resulta imposible prever cuánto tiempo queda de vida. Sin embargo, la inteligencia artificial avanza en ese sentido y un estudio publicado en los últimos días en la revista Scientific Reports lo explican.
Los investigadores utilizaron un algoritmo de aprendizaje para analizar la tomografía computarizada de tórax de 48 adultos, arriba de los 60 años. El dato que desconocía el sistema es que algunos de ellos estaban muertos y otros vivos.
Después de contrastar los datos, el algoritmo fue capaz de predecir las posibilidades de que los pacientes morirían o no dentro de cinco años con un 70% de efectividad.
“Aunque utilizamos una pequeña muestra para este estudio, nuestras investigaciones sugieren que las computadoras aprendieron a reconocer la aparición de enfermedades en imágenes complejas, algo que requiere mucho entrenamiento en el caso de los humanos”, manifestó el doctor Luke Oakden-Rayner, de la Universidad de Adelaida, Australia, que encabezó un equipo internacional de científicos.
Explicó que a diferencia de cómo trabaja un humano con las tomografías de tórax -un procedimiento que ayuda a medir la salud general de un paciente-, el sistema funciona a través de la comparación. Identifica modificaciones sutiles entre las placas para encontrar anomalías peligrosas.
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Los investigadores aún no están seguros de qué factores aprendió a asociar el sistema con la mayor probabilidad de mortalidad. Lo que sí saben es que con una muestra más amplia, el algoritmo precisará aún más su capacidad de predicción.
La aplicación más inmediata de la tecnología de IA sería analizar más datos de las tomografías de tórax de rutina y proporcionar cálculos de riesgo. “Podría ofrecer una nueva esperanza para la detección temprana de enfermedades graves que requieren intervenciones médicas específicas”, dijo Oakden-Rayner a http://www.infobae.com.
