La inteligencia artificial ya sabe medir la expectativa de vida de las personas

Un equipo de investigadores de la Universidad de Adelaida, Australia, lograron que un sistema de inteligencia artificial aprendiera a predecir la expectativa de vida de pacientes con enfermedades graves. Los especialistas afirman que la precisión en las predicciones son del 69%, cifra cercana a las de los médicos en casos semejantes. El paper científico fue publicado en la revista especializada Scientific Repots.

Para estudiar la condición física interna de un paciente se utilizan imágenes por tomografía computarizada (TAC), que permiten a los doctores poder apreciar más claramente, por cortes transversales, los órganos y tejidos. Esto requiere de especialistas altamente calificados que saben, por experticia y preparación, que determinen de qué se trata la afección que está atacando a cierta parte del cuerpo.

La inteligencia artificial, entrenada para determinar la expectativa de vida, servirá como ayuda para acelerar, automatizar y mejorar la precisión de los diagnósticos.

Redes neuronales

Según el estudio, el entrenamiento de este sistema no tuvo el objetivo de reconocer las enfermedades específicas, sino más bien debía hacer una evaluación integral de la salud del paciente y lograr una prognosis de su expectativa de vida.

Se empleó información de TACs del pecho de pacientes de 60 años en adelante, observados durante algunos años previos. Así, los científicos obtuvieron datos de las condiciones iniciales y el curso de una enfermedad. De ahí se crearon dos conjuntos de información:

El primero contenía imágenes de 24 pacientes fallecidos en 2014, que en los cinco años previos a su deceso fueron examinados con TAC. Cuando se formaron los grupos, se escogieron pacientes sin señales de enfermedades agudas, objetos metálicos en el pecho ni enfermedades oncológicas activas. El segundo grupo fue formado por 24 pacientes vivos.

El software se desarrolló usando el sistema de redes neuronales convolucionales, una versión computarizada de las neuronas que corresponden a campos receptivos de una manera muy similar a las neuronas en la corteza visual primaria de un cerebro biológico. La inteligencia artificial fue entrenada para distinguir los distintos desórdenes en el fondo de un tejido saludable. De este modo, el sistema buscó en los órganos síntomas de distintas enfermedades y síndromes, como enfisema pulmonar e insuficiencias cardíacas, entre otras. Como resultado, al observar los cambios en las imágenes de los pacientes, la red neuronal pudo predecir su tasa de supervivencia en cinco años con una precisión cercana al 69%.