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Esta Inteligencia Artificial está preparada para predecir la muerte, pero sus creadores no saben cómo lo hace

Misterios en cómo se predicen las muertes.
Misterios en cómo se predicen las muertes. | Fuente: iStock | Fotógrafo: Yuuji

Investigadores de la empresa médica Geisinger han logrado desarrollar una inteligencia artificial capaz de predecir la muerte de un paciente, y hasta ahora el team detrás del proceso no sabe cómo es que el sistema lo hace.

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A veces nos preguntamos para qué sirve la Inteligencia Artificial y por qué deberíamos estar interesados en su desarrollo. Una respuesta simple es “para automatizar procesos que los humanos ya no deberíamos estar haciendo”, pero otra lectura nos lleva a “encontrar patrones que los seres humanos no podemos ver o entender”. Casos como la predicción de sismos, la cura de enfermedades y otros problemas humanos van siendo implementados con esta tecnología. La medicina ya empezó a tomar en serio su despliegue y la ha dotado de una función que, hasta ahora, parecía lejana de los doctores: la predicción de muerte.

Investigadores del laboratorio de Inteligencia Artificial de la compañía médica Geisinger han logrado desarrollar una red neural capaz de identificar patrones en electrocardiogramas de miles de pacientes, y que le permite predecir la muerte de los que presentan mayor riesgo de morir en el próximo año.

Brandon Fornwalt, director de la unidad, señaló a New Scientist que esta inteligencia artificial estuvo expuesta a 1,77 millones de resultados de electrocardiogramas aplicados a casi 400 mil personas.

Los desarrolladores usaron dos sistemas: una IA con datos en bruto y otra con variables adicionales, como el sexo y la edad de los pacientes. Tras la “capacitación”, la primera de ellas pudo detectar una mayor cantidad de irregularidades, lo que permitió la predicción de muerte con un alto nivel de precisión.

A diferencia de técnicas actuales, que no logran el nivel de profundidad en el análisis de peculiaridades en los resultados, esta IA logró un nivel de éxito de 0,85 en la escala de AUC – Área bajo la curva para la detección de señales -, frente al 0,65/0,8 de los métodos que se aplican ahora.

Tras los análisis de la IA, tres cardiólogos revisaron por separado los resultados y no pudieron detectar las irregularidades que la IA pudo identificar. "Ese hallazgo sugiere que el modelo está viendo cosas que los humanos probablemente no pueden ver o, al menos, que simplemente ignoramos y pensamos que son normales. La IA puede, potencialmente, enseñarnos cosas que seguramente hemos malinterpretado por décadas", señala Fornwalt.

Esta investigación será presentada en la American Heart Association’s Scientific Sessions in Dallas este 16 de noviembre.

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