Un sistema predice ataques cardíacos con sólo mirar a los ojos

Desarrollado por investigadores de Google, predice factores de riesgo cardiovascular

Un experimental sistema de inteligencia artificial (IA) desarrollado por investigadores de Google logra predecir factores de riesgo cardiovascular con solo mirar a los ojos de un paciente, según un artículo publicado en la revista Nature.

Se trata de un algoritmo de aprendizaje profundo (una de las rama de la IA) que puede extraer nuevos conocimientos de imágenes de fondo de retina para predecir "factores de riesgo cardiovascular que previamente no se creían presentes o cuantificables en las imágenes retinianas", indica el paper.

Entre estos factores identifica la edad, sexo, estado de tabaquismo, presión arterial sistólica y eventos cardíacos adversos mayores.

Según el documento, este desarrollo puede acertar con una precisión del 70 por ciento si una persona va a tener problemas cardiovasculares en los próximos cinco años.

"Tradicionalmente, los descubrimientos médicos se hacen observando asociaciones, haciendo hipótesis de ellos y luego diseñando y ejecutando experimentos para probar las hipótesis. Sin embargo, con imágenes médicas, las asociaciones de observación y cuantificación a menudo pueden ser difíciles debido a la gran variedad de características, patrones, colores, valores y formas que están presentes en los datos reales", explica el texto.

Y detalla que este modelo se desarrolló comparando la información de casi 285 mil pacientes, con lo que se creó un patrón que pueda asociar signos de los pacientes con riesgo de ataques al corazón.

La técnica de Google generó un "mapa de calor" que revelaba qué píxeles de una imagen eran los más importantes para predecir un factor de riesgo específico; por ejemplo, el algoritmo prestó más atención a los vasos sanguíneos para hacer predicciones sobre la presión arterial.

De todas formas, se trata de un modelo experimental cuya llegada a los hospitales puede tardar años.

"Creemos que la precisión de esta predicción aumentará un poco más a medida que obtengamos datos más completos. Descubrir que podemos hacer de esto es un buen primer paso. Pero tenemos que validarlo", afirmó la investigadora principal de este proyecto, Lily Peng, en declaraciones al diario USA Today.

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