Gracias al aprendizaje automático, un algoritmo desarrollado por investigadores estadounidenses puede predecir el riesgo de muerte de un paciente cardíaco con más precisión que un médico. Sin embargo, nadie sabe exactamente cómo funciona.

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.

Así, la Inteligencia Artificial logró una puntuación de 0,85 (1 era la puntuación perfecta), mientras que los métodos tradicionales obtuvieron puntuaciones entre 0,6 y 0,8).

Los investigadores reconocen que en una escala tan grande, los resultados de los métodos tradicionales pueden no tener una correlación tan precisa con lo que ocurre cuando un médico realiza un diagnóstico individual. Sin embargo, lo cierto es que esta Inteligencia Artificial pudo predecir de manera precisa la muerte de personas que los médicos pensaban que estaban en perfecto estado de salud debido a sus electrocardiogramas aparentemente normales

La investigación de Geisinger reveló que tres cardiólogos que analizaron de manera separada electrocardiogramas supuestamente normales no pudieron encontrar el patrón que había identificado la Inteligencia Artificial.

Ese hallazgo sugiere que el modelo ve cosas de que los humanos probablemente no pueden ver, o por lo menos que simplemente ignoramos y creemos que son normales”, afirmó Fornwalt. “La Inteligencia Artificial tiene el potencial de enseñarnos cosas que quizás hace décadas estamos malinterpretando”.