La inteligencia artificial (IA) puede predecir las posibilidades de una persona de morir dentro de un año al observar los resultados de las pruebas cardíacas, incluso cuando los médicos los consideran normales.
Brandon Fornwalt, del proveedor de atención médica Geisinger en Pensilvania, Estados Unidos, y sus colegas le encargaron a una IA que examinara 1,77 millones de resultados de electrocardiogramas (ECG) de casi 400.000 personas para predecir quién tenía un mayor riesgo de morir en el próximo año.
Un electrocardiograma registra la actividad eléctrica del corazón y su patrón cambia en caso de que el paciente sufra afecciones coronarias, incluyendo ataques cardíacos y fibrilación auricular.
El equipo entrenó dos versiones de la Inteligencia Artificial: en una, al algoritmo solo se le dieron los datos sin procesar del ECG, que mide el voltaje con el tiempo; en el otro, se alimentó con datos de ECG en combinación con la edad y el sexo del paciente.
Así, los investigadores midieron el rendimiento de la IA utilizando una métrica conocida como AUC, que mide un modelo entre dos grupos de personas. En este caso, pacientes que murieron dentro de un año y aquellos que sobrevivieron.
La IA constantemente obtuvo un puntaje superior a 0,85, donde un puntaje perfecto es 1 y un índice de 0,5 indica que no hay distinción entre los dos grupos. Las AUC para los modelos de calificación de riesgo utilizados actualmente por los médicos oscilan entre 0'65 y 0'8, apuntó Fornwalt.
A modo de comparación, los investigadores también crearon un algoritmo basado en las características de ECG que los médicos miden actualmente, como ciertos patrones de las grabaciones.
"No importa qué, el modelo basado en voltaje siempre fue mejor que cualquier modelo que se pudiera construir a partir de cosas que ya medimos a partir de un ECG", explicó.
La inteligencia artificial predijo con precisión el riesgo de muerte incluso en personas que los cardiólogos consideran que tienen un ECG normal. Tres cardiólogos que revisaron por separado los ECG de aspecto normal no pudieron detectar los patrones de riesgo que detectó la IA.
"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 tal vez hemos estado malinterpretando durante décadas", dijo Fornwalt.