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En el marco de la reunión anual de la Sociedad Radiológica de América del Norte que se realizó en Chicago, un grupo de investigadores norteamericanos presentaron una herramienta avanzada que utiliza la Inteligencia Artificial para predecir los riesgos involucrados en las enfermedades cardiacas.
Es el segundo avance presentado este año relacionado con las enfermedades cardiovasculares. En abril, investigadores de la Universidad Johns Hopkins también se basaron en la Inteligencia Artificial para detectar los patrones que inciden en que se produzca un paro cardiaco. Inicialmente tomaron imágenes y datos relacionados con los corazones de algunos pacientes que habían tenido incidentes, después los procesaron y sacaron una media que les permitió llegar a conclusiones acertadas.
Inteligencia Artificial permite saber el riesgo de ataque al corazón con un solo estudio
La nueva herramienta basada en la Inteligencia Artificial permite a los investigadores conocer el riesgo de sufrir un ataque al corazón hasta diez años antes de que se produzca. Un aspecto sobresaliente es que el entrenamiento de aprendizaje profundo se realiza a través de imágenes provistas por rayos x, los cuales son muy comunes en cualquier lugar del mundo.
AI Predicts Future Heart Disease Risk Using Single Chest X-Ray https://t.co/vAINiV6fVr
— SciTechDaily (@SciTechDaily1) November 30, 2022
De acuerdo con el autor principal de la investigación, el Doctor Jakob Weiss, este nuevo enfoque permitirá identificar a las personas que se encuentran en la mayor zona de riesgo. Expresa que desde hace algún tiempo saben que a través de las placas de rayos X es posible obtener mucha información adicional, pero que no contaban con los métodos que ahora se han hecho públicos.
Para llevar adelante la prueba y confirmar su fiabilidad analizaron el comportamiento de 11.430 pacientes. De ellos, se determinó después de profundizar en los estudios, que el 9,6% tuvo algún problema cardiaco en un plazo de 10 años. El Doctor Weiss confirma que con tan solo tener a la mano una placa de rayos X el modelo establece las predicciones de forma similar a la que realizan otros métodos clínicos tradicionales.
Así mismo, los investigadores desarrollaron un modelo conocido como CXR-CVD con las placas obtenidas de pacientes que se realizaban estudios para la detección de varios tipos de cáncer. Juntaron en total 147.497 radiografías de 40.643, suficientes para tomar una relación que les comprobó que en este caso la Inteligencia Artificial se puede utilizar a gran escala de manera segura.
¿Se puede confiar en el pronóstico de esta IA?
Los promotores de esta aplicación sostienen que el rendimiento es similar al de otras aplicaciones médicas que llevan tiempo en uso. El Dr. Weiss asegura que una radiografía es mucho más que un simple documento y posee mucha información clave del paciente que puede ayudar al profesional de la salud a dar un diagnóstico preciso de los padecimientos, pero además, contribuye a detectar la presencia de algunas patologías en el corazón.
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En los últimos años hay varios estudios que respaldan esta propuesta. De acuerdo con una investigación publicada en The Lancet Digital Health, la IA tiene la capacidad de detectar las enfermedades de forma tan precisa como lo realizarían los profesionales capacitados. En el 87% de los casos que revisaron los pronósticos fueron acertados y en el caso de saber si una persona estaba sana, la calificación aumentó al 93%.
Un algoritmo informático basado en inteligencia artificial (IA) predice con precisión la probabilidad de que una persona sufra problemas cardíacos relacionados con arterias obstruidas basándose únicamente en... ¡grabaciones de voz! https://t.co/kyjC5FBCgs Vía @ACCinTouch pic.twitter.com/o3CIgYrxFB
— Enrique Coperías (@CienciaDelCope) March 24, 2022
Uno de los espacios en los que se observan avances positivos es justamente en la detección de los problemas cardíacos. La capacidad de las herramientas digitales de analizar con precisión un electrocardiograma ofrece grandes ventajas. Lo mismo ha pasado con el cáncer y más recientemente con el Covid19, donde ayudó al diagnóstico y a determinar tratamientos que funcionaran de forma rápida.
La Inteligencia Artificial puede funcionar en muchos ámbitos si la programación de los algoritmos se realiza de manera acertada. Recuerda que lo que se busca es imitar la capacidad que tiene el ser humano de tomar decisiones y de diagnosticar el funcionamiento de los procesos. En algunos casos se utilizan los bots que realizan preguntas de los síntomas y de esa forma proceden a realizar diagnósticos basados en el aprendizaje automático que han realizado de acuerdo con la cantidad de datos que tenga cargados el ordenador.
El método utilizado para programar la inteligencia artificial en este caso es el machine learning, que se basa en dar un aprendizaje a las máquinas sin la necesidad de que sean programadas. Necesitan ir reconociendo una gran variedad de patrones que les permiten formar redes neuronales virtuales. De allí comienza la combinación de datos que generan una información muy compleja.
Según las palabras del director del Instituto de medicina de la Universidad de California San Diego Kang Zhang, el potencial que hay por delante de la Inteligencia Artificial es maravilloso. Considera que no sólo revolucionará el diagnóstico de las enfermedades sino también su tratamiento, debido a que maneja en simultáneo una gran cantidad de datos que es imposible que directamente los ejecute el ser humano.
Por su lado, el Doctor Felip Miralles piensa que la Inteligencia Artificial permite unos diagnósticos basados en la evidencia de los datos recogidos y la experiencia acumulada en cada una de sus sesiones. Explica que ayuda a que el trabajo de los radiólogos sea más profundo por lo que llega a predecir la presencia del tumor que a simple vista no se observa. Por ello dice que el futuro que le espera a esta tecnología es espectacular.
La nueva era que tienen al frente los profesionales de la salud los llevará a compenetrar sus actividades con la Inteligencia Artificial. Es un sistema que de seguro tiene que ser perfeccionado y así eliminar de las bases de datos algunas conclusiones erróneas producto del aprendizaje automático. Sin embargo, muchos de los especialistas están claros que su adopción favorecerá el tratamiento de enfermedades complicadas.