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Los sistemas de inteligencia artificial ahora pueden predecir cuándo morirá


Los sistemas de inteligencia artificial se están convirtiendo en los nuevos guerreros en el diagnóstico de enfermedades e incluso pueden predecir con precisión cuándo va a morir. Los científicos de la Universidad de Adelaida en Australia han desarrollado un sistema de inteligencia artificial que puede predecir con precisión la esperanza de vida de un ser humano.

El sistema fue desarrollado a través de una investigación que examinó la tomografía computarizada de 48 pacientes. Al observar las exploraciones, los algoritmos de aprendizaje profundo dieron un "diagnóstico" de si el paciente moriría en 5 años. La predicción tiene un 69% tasa de precisión, una puntuación "similar" a la precisión de los médicos humanos. La investigación, presentada en un artículo publicado en el Naturaleza diario Informes científicos, es el primer estudio de este tipo que utiliza imágenes médicas e inteligencia artificial.

[Fuente de imagen: Naturaleza]

Las computadoras analizan grandes cantidades de datos y buscan patrones y anomalías mucho más rápido que un humano. Los investigadores no están seguros de cómo exactamente las computadoras analizan estos datos, pero los resultados hablan por sí mismos. Sin embargo, no todo es pesimismo. Comprender la probabilidad de muerte puede ayudar a aumentar su esperanza de vida. Al buscar síntomas como agrandamiento del corazón y afecciones vasculares como la coagulación de la sangre, los médicos pueden observar más de cerca un posible diagnóstico de enfermedad cardíaca o enfisema. El sistema de aprendizaje profundo puede analizar más de 16.000 características de imágenes que proporcionan indicadores de una posible enfermedad. Si bien este tipo de formación médica requiere años para que los humanos lo comprendan de manera integral, las máquinas se han adaptado rápidamente a la tarea.

¡Se publica mi primer artículo! Predecimos la esperanza de vida de los pacientes hospitalarios aplicando #deeplearning a las imágenes médicas. https://t.co/qTuLOFmwT3

- Luke Oakden-Rayner (@DrLukeOR) 11 de mayo de 2017

"Predecir el futuro de un paciente es útil porque puede permitir a los médicos adaptar los tratamientos al individuo", dijo el Dr. Luke Oakden-Rayner, radiólogo y estudiante de doctorado de la Escuela de Salud Pública de la Universidad de Adelaide.

“La evaluación precisa de la edad biológica y la predicción de la longevidad de un paciente se ha visto limitada hasta ahora por la incapacidad de los médicos para observar el interior del cuerpo y medir la salud de cada órgano.

"Nuestra investigación ha investigado el uso del" aprendizaje profundo ", una técnica en la que los sistemas informáticos pueden aprender a comprender y analizar imágenes".

El documento no solo proporcionó los hallazgos de esta investigación, sino que es un llamado a las armas para que la comunidad de investigación médica en general fomente el "uso de imágenes radiológicas de alta resolución recopiladas de manera rutinaria como fuentes de datos de alta calidad para la medicina de precisión, ". El equipo está impulsando el uso de exploraciones como parte habitual de los futuros sistemas de diagnóstico.

El uso de la inteligencia artificial en la investigación y el diagnóstico médicos es un campo en rápido crecimiento. La capacidad de las computadoras de aprendizaje profundo para analizar datos rápidamente tiene el potencial de revolucionar los diagnósticos. Si bien un artículo reciente de NewsWeek se centró en las empresas y los dólares detrás del campo emergente, Rasu Shrestha, director de innovación del Centro Médico de la Universidad de Pittsburgh y director de la división de informática de radiología, cree que el mayor uso de la inteligencia artificial en el diagnóstico médico tiene otros beneficios. "La salud y el cuidado de la salud es una noción demasiado humana para que la IA sola pueda curarla", dice. Otros médicos de Pittsburgh estuvieron de acuerdo en que una de las características más interesantes de la tecnología de inteligencia artificial es que debería liberar tiempo a los médicos para que puedan interactuar personalmente con los pacientes.

Fuentes: Universidad de Adelaida, Naturaleza

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