Hasta ahora predecir que alguien puede morir era un tema esotérico o de adivinos, pero con los avances tecnológicos un equipo de expertos de la Universidad de Nottingham en el Reino Unido ha logrado incluir suficientes datos para que las computadoras ayuden a predecir la muerte prematura de un individuo. El estudio que apenas comienza, podría ir mejorando y ser más eficaz en un futuro no muy lejano.
El equipo de científicos ha desarrollado lo que llaman “aprendizaje automático” que es un sistema de algoritmos que ayuda a predecir el riesgo de muerte prematura cuando se padece una enfermedad crónica en una población de mediana edad.
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Estos científicos “entrenaron” a un sistema de inteligencia artificial para evaluar una década de datos sobre salud general que fue suministrada por un grupo integrado por más de medio millón de personas en el Reino Unido. La pregunta base al sistema de inteligencia artificial fue: si tenían riesgo de morir prematuramente.
Según los científicos las predicciones de muerte prematura fue “significativamente más preciso”, que las que arrojó un modelo que no usó “aprendizaje”, dijo en un comunicado el Dr. Stephen Weng, profesor asistente de epidemiología y datos de ciencia en la Universidad de Nottingham.
Para sacar los posibilidades de mortandad prematura, los científicos probaron dos tipos de inteligencia artificial: “aprendizaje profundo”, en el que se suministra redes de procesamiento de información en capas y ayudan a la computadora a aprender de los ejemplos; y “bosque aleatorio”, en el que combina múltiples modelos en forma de árbol para considerar posibles resultados.
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Después compararon los modelos de la inteligencia artificial, arrojados como resultados de un algoritmo estándar llamado modelo Cox.
Los científicos evaluaron los datos en el UK Biobank, que es una base de datos genética, física y de salud. Esos datos fueron suministrados por 500,000 personas entre los años 2006 al 2016. En ese periodo 14,500 participantes murieron, principalmente por cáncer, problemas del corazón y enfermedades respiratorias.
Las variables del estudio
Los tres modelos tomaron en cuenta factores como edad, género, historia de tabaquismo y si habían tenido un diagnóstico previo de cáncer en donde las variables apuntaran si la persona presentaría un caso de muerte prematura. Los modelos se desviaron hacia otros factores, según encontraron los investigadores.
Sin embargo, el modelo Cox aprendió sobre etnicidad y actividad física. De acuerdo con el estudio, el modelo de bosque aleatorio hizo mayor hincapié en el porcentaje de grasa corporal, la circunferencia de la cintura, la cantidad de frutas y verduras que comían las personas y el tono de la piel. Para el modelo de aprendizaje profundo, los principales factores incluyeron la exposición a peligros relacionados con el trabajo y la contaminación del aire, el consumo de alcohol y el uso de ciertos medicamentos.
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Los resultados
Según los investigadores el algoritmo de “aprendizaje profundo” fue el que arrojó las predicciones más certeras y logró identificar al 76 por ciento de los sujetos que murieron durante el periodo del estudio. En comparación el modelo de “bosque aleatorio” logró predecir el 64 por ciento y el modelo Cox solo el 44 por ciento.
Los científicos demostraron así que el aprendizaje de las máquinas, manejadas con cautela, pueden ser usadas para predecir la mortalidad.
Esta no es la primera vez que los expertos han usado el poder de la inteligencia artificial para predecir Coras relacionadas al tema de la salud. En el 2017 otro grupo de estudiosos demostraron que podían encontrar el punto donde se originaban los signos de la enfermedad de Alzheimer y lo hizo con un 84 por ciento de acertividad.
Otro estudio encontró que la inteligencia artificial podía predecir la aparición de autismo en bebés de 6 meses de edad y que tenían alto riesgo de desarrollar el trastorno.
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