Los impensados descubrimientos, tanto en tecnología como en medicina, han avanzado a pasos agigantados en los últimos años.
Hoy en día, la medicina tradicional se apoya en la inteligencia artificial y es así como sorprenden los nuevos avances.
Un reciente estudio, liderado por el doctor Luis Eduardo Juárez-Orosco, del Centro de PET de Turku, en Finlandia, concluyó que algoritmos entrenados son más efectivos que los doctores para predecir la mortalidad.
Sin embargo, estos avances no reemplazarán a los especialistas humanos, pero servirán como un complemento.
Uno de los ejes más interesantes del experimento es el uso de LogitBoost, un algoritmo similar al que usan algunos servicios de streaming para recomendar películas o series afines a los gustos de los usuarios.
En este caso, el algoritmo analizó en forma repetida 85 variables en 950 pacientes a lo largo de seis años, y con la información recopilada, se logró identificar patrones que sirven para predecir diferentes episodios de salud, enfermedades y muerte.
De acuerdo a los investigadores, el algoritmo tuvo una precisión del 90% en sus alertas, un porcentaje muy superior al que logran los médicos humanos.
“Estos avances van mucho más allá de lo que se ha hecho en medicina, donde debemos ser cautelosos sobre cómo evaluamos el riesgo y los resultados. Tenemos los datos, pero todavía no los estamos utilizando en todo su potencial”, comentó Juárez-Orozco.
El especialista explicó que los profesionales de la medicina usan puntuaciones de riesgo para recomendar tratamientos. En este sentido, la clave de esta tecnología es el altísimo nivel de personalización además de la gran cantidad de variables que analiza repetidamente.
“El algoritmo aprende progresivamente de los datos y después de numerosas rondas de análisis determina los patrones de alta dimensión que deben usarse para identificar de manera eficiente a los pacientes que tienen el evento”agregó Juárez-Orozco.
