Un modelo desarrollado con inteligencia artificial IA es mejor para predecir el riesgo de muerte en pacientes con enfermedades cardíacas que los modelos diseñados por expertos médicos, según muestra un nuevo estudio del Instituto Francis Crick.
El estudio, publicado en PLOS uno , se suma a la creciente evidencia de que la IA podría revolucionar la atención médica en el Reino Unido y más allá. Hasta ahora, el énfasis ha estado en el potencial de la IA para ayudar a diagnosticar y tratar diversas enfermedades, pero estos nuevos hallazgos sugieren que también podría ayudar a predecirprobabilidad de que los pacientes mueran también.
"No pasará mucho tiempo antes de que los médicos usen rutinariamente este tipo de herramientas en la clínica para hacer mejores diagnósticos y pronósticos, lo que puede ayudarlos a decidir las mejores formas de cuidar a sus pacientes", dice el científico de Crick Andrew Steele, primeroautor del artículo
"Los médicos ya usan herramientas informáticas para determinar si un paciente está en riesgo de enfermedad cardíaca, y el aprendizaje automático permitirá desarrollar modelos más precisos para una gama más amplia de afecciones"
modelo basado en datos
El modelo fue diseñado utilizando los datos electrónicos de salud de más de 80,000 pacientes, recopilados como parte de la atención de rutina y disponibles para investigadores en la plataforma CALIBRE.
Los científicos de Crick, en colaboración con colegas del Farr Institute of Health Informatics Research y el University College London Hospitals NHS Foundation Trust, querían ver si podían crear un modelo para la enfermedad de las arterias coronarias, la principal causa de muerte en elReino Unido: supera a los expertos que utilizan técnicas de aprendizaje automático autodidactas.
La enfermedad de la arteria coronaria se desarrolla cuando los principales vasos sanguíneos que suministran sangre, oxígeno y nutrientes al corazón se dañan o se reducen por depósitos grasos. Eventualmente, el flujo sanguíneo restringido al corazón puede provocar dolor en el pecho y falta de aliento, mientras queel bloqueo puede causar un ataque al corazón.
Un modelo de pronóstico construido por un experto para la enfermedad de la arteria coronaria con el que se comparó este trabajo con predicciones basadas en 27 variables elegidas por expertos médicos, como la edad, el sexo y los dolores en el pecho. Por el contrario, el equipo de Crick consiguió entrenar sus algoritmos de IAellos mismos, buscando patrones y seleccionando las variables más relevantes de un conjunto de 600.
Expertos superiores
El nuevo modelo basado en datos no solo superó los modelos diseñados por expertos para predecir la mortalidad del paciente, sino que también identificó nuevas variables en las que los médicos no habían pensado.
"Junto con factores como la edad y si un paciente fumaba o no, nuestros modelos sacaron una visita al hogar de su médico de cabecera como un buen predictor de la mortalidad del paciente", dice Andrew. "Las visitas al hogar no son algo que un cardiólogo podría decir que es importanteen la biología de la enfermedad cardíaca, pero tal vez sea una buena indicación de que el paciente no está bien como para acudir al médico y una variable útil para ayudar al modelo a hacer predicciones precisas ".
Este estudio fue una prueba de principio para comparar modelos diseñados por expertos con enfoques de aprendizaje automático, pero podría implementarse un modelo similar en la clínica en un futuro no muy lejano.
"El aprendizaje automático es una herramienta muy poderosa en medicina y tiene la capacidad de revolucionar la forma en que brindamos atención a los pacientes en los próximos años", dice Andrew.
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por El Instituto Francis Crick . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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