Nueva IA capaz de predecir cuándo y cómo vamos a morir

Investigadores de la Universidad de Adelaide, en Australia, han desarrollado un nuevo sistema de inteligencia artificial (IA) capaz de predecir cuándo y cómo vamos a morir con una precisión y rapidez sin precedentes.

Aunque suene aterrador, el nuevo sistema podría ayudar a salvar muchas vidas, al permitir a los médicos anticiparse a la enfermedad y prevenir su aparición o adelantar su diagnóstico, pudiendo empezar a tratarla cuanto antes.

Nueva IA capaz de predecir cuándo y cómo vamos a morir

Los investigadores pretendían desarrollar un sistema de IA que les ayudara a entender los patrones de las enfermedades, pero se vieron sorprendidos por sus capacidades, al ir estas mucho más allá.

Utilizando algoritmos de aprendizaje profundo y tras analizar diversas tomografías computarizadas (TC) de los órganos internos de los pacientes, el sistema fue capaz de precedir cuándo y cómo moriría cada uno de ellos con una precisión del 69%.

Por el momento, la precisión es similar a la obtenida manualmente por expertos humanos, pero el uso de la inteligencia artificial proporciona los resultados mucho más rápido.

Además, el experimento se llevó a cabo con un conjunto muy limitado de datos. Concretamente, se proporcionaron al sistema tomografías computarizadas del pecho de 48 pacientes de más de 60 años de edad.

Según los investigadores, es muy probable que al ampliar la información proporcionada al sistema de IA, aumente considerablemente también la precisión de sus predicciones.

El siguiente paso, por tanto, será un experimento de mayor amplitud, tanto en número de pacientes como en los datos proporcionados.

Sus ventajas

Según los investigadores, la principal ventaja de este método de análisis es que permite combinar los datos del riesgo genético con los del riesgo medioambiental, en lugar de basarse únicamente en un estudio genómico.

El análisis genético es ideal para una pronta detección y diagnóstico de las enfermedades, e incluso para prever cómo responderá una persona a un tratamiento determinado.

 

Investigadores de ADN y genómica

 

Sin embargo, en las enfermedades crónicas y relacionadas con el envejecimiento, que representan las principales causas de morbilidad y mortalidad en todo el mundo, los factores medioambientales adquieren una enorme relevancia.

La mayor dificultad radica en que estos factores, como la dieta, el ejercicio, la calidad del aire, etc.; y sus posibles efectos, son muy difíciles de cuantificar.

Por otra parte, las enfermedades crónicas a menudo se desarrollan lentamente y en silencio durante años sin clínica, por lo que una vez detectadas, los médicos carecen de datos preclínicos que les permitan analizar los cambios que se han ido produciendo antes de la aparición de los síntomas.

De ahí que los investigadores hayan optado por analizar el estado físico real de los pacientes, analizando el estado de sus órganos internos con imágenes de resolución microscópica, con el fin de poder detectar, analizar y cuantificar los cambios que se producen en los tejidos internos a nivel celular o subcelular y que a menudo pasan desapercibidos.

 

Tomografía computarizada (CT) de un cerebro humano

 

El nuevo enfoque consiste en aplicar el aprendizaje profundo (concretamente, redes neuronales convolucionales) a las imágenes radiológicas para tratar de descubrir nuevos biomarcadores más útiles y que se puedan obtener rápidamente y con facilidad de manera objetiva y reproducible.

Todavía serán necesarias más investigaciones para el nuevo método con inteligencia artificial se pueda utilizar en una consulta, pero por el momento, los resultados del estudio, publicados en Scientific Reports, son muy prometedores.

Saber con antelación cuándo y cómo es más probable que muera una persona, podría permitir a los médicos salvar muchas vidas, tomando las medidas oportunas cuanto antes para tratar de evitarlo.

“Nuestra investigación abre nuevas vías para la aplicación de la inteligencia artificial en el análisis de imágenes médicas y podría ofrecer una nueva esperanza para la detección temprana de enfermedades graves, que requieren intervenciones médicas específicas”, señala el Dr. Luke Oakden-Rayner, uno de los investigadores del proyecto.

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