{"id":36110,"date":"2019-04-22T08:00:23","date_gmt":"2019-04-22T13:00:23","guid":{"rendered":"https:\/\/todossomosuno.com.mx\/portal\/?p=36110"},"modified":"2019-04-08T16:25:52","modified_gmt":"2019-04-08T21:25:52","slug":"metodo-permite-predecir-la-muerte-prematura-con-84-de-exactitud","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/todossomosuno.com.mx\/portal\/metodo-permite-predecir-la-muerte-prematura-con-84-de-exactitud\/","title":{"rendered":"M\u00e9todo permite predecir la muerte prematura con 84% de exactitud"},"content":{"rendered":"
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Investigadores m\u00e9dicos han explorado la habilidad de la Inteligencia Artificial (IA) para predecir la muerte prematura de una persona<\/strong>. Los cient\u00edficos entrenaron a un sistema de IA con la informaci\u00f3n de salud de m\u00e1s de medio mill\u00f3n de personas en el Reino Unido. Posteriormente le preguntaron al sistema cu\u00e1les individuos ten\u00edan mayor riesgo de morir de forma prematura, es decir menos que el promedio de vida de este pa\u00eds.<\/p>\n

Las predicciones de muerte prematura que fueron hechos por la IA fueron significativamente m\u00e1s exactos <\/strong>que las predicciones realizadas por un modelo que no utilizaba aprendizaje autom\u00e1tico. Esto lo asegur\u00f3 el Dr. Stephen Weng, autor del estudio y profesor asistente de Epidemiolog\u00eda y Ciencia de Datos en la Universidad de Nottingham.<\/p>\n

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Para evaluar la probabilidad de la mortalidad prematura de los individuos, los cient\u00edficos probaron dos modelos de IA. El aprendizaje profundo<\/em>, en la que redes de procesamiento de informaci\u00f3n ayudan a una computadora a aprender de ejemplos; y un algoritmo conocido en espa\u00f1ol como bosques aleatorios<\/em>, un tipo simple de IA que combina m\u00faltiples modelos de \u00e1rboles predictores para considerar posibles resultados.<\/p>\n

Posteriormente, compararon las conclusiones del modelo de IA con un algoritmo est\u00e1ndar, conocido como modelo Cox.<\/strong> Usando estos tres modelos, los cient\u00edficos evaluaron la informaci\u00f3n del Biobanco de Reino Unido, una base de datos de acceso abierto que contiene informaci\u00f3n gen\u00e9tica, f\u00edsica y de salud de m\u00e1s de medio mill\u00f3n de personas. Se evalu\u00f3 la informaci\u00f3n de 2006 a 2016, al menos 14 mil 500 individuos murieron en ese tiempo, principalmente de c\u00e1ncer, enfermedades card\u00edacas y respiratorias.<\/p>\n

Los tres modelos determinaron que los factores como la edad, el g\u00e9nero, si se era fumador y haber sido diagnosticado con c\u00e1ncer<\/strong> eran las variables m\u00e1s importantes para determinar la muerte prematura de una persona. Pero los modelos divergieron en otros factores clave.<\/p>\n

El modelo Cox se enfoc\u00f3 principalmente en la etnicidad y la actividad f\u00edsica<\/strong>, mientras que esto no fue prioritario para los modelos de aprendizaje autom\u00e1tico. En comparaci\u00f3n, el modelo de bosques aleatorios puso mayor \u00e9nfasis en el porcentaje de grasa corporal<\/strong>, la medida de la cintura, la cantidad de frutas y vegetales que se com\u00edan y tono de piel.<\/p>\n

Mientras tanto, el modelo de aprendizaje profundo se enfoc\u00f3 en los peligros relacionados con el trabajo, contaminaci\u00f3n del aire, consumo de alcohol y el uso de algunos medicamentos<\/strong>. Este algoritmo fue el que realiz\u00f3 las predicciones m\u00e1s acertadas, identificando correctamente al 76 por ciento de personas que murieron durante el periodo del estudio. En comparaci\u00f3n, el modelo de bosques aleatorios predijo 64 por ciento de las muertes y el de Cox solo predijo 44 por ciento.<\/p>\n

Inteligencia Artificial ya es capaz de predecir otras enfermedades<\/h3>\n

Esta no es la primera vez que los expertos han analizado el poder de predecir de la IA. En 2017 se demostr\u00f3 que estos sistemas pod\u00edan detectar s\u00edntomas de Alzheimer. El algoritmo evalu\u00f3 im\u00e1genes de esc\u00e1neres cerebrales para predecir si una persona podr\u00eda desarrollar esta enfermedad <\/strong>y lo logr\u00f3 con una efectividad del 84 por ciento.<\/p>\n

Otro estudio tambi\u00e9n demostr\u00f3 que la IA pod\u00eda predecir cu\u00e1les beb\u00e9s de seis meses ten\u00edan mayores posibilidades de desarrollar autismo<\/strong>. Otro tambi\u00e9n predijo las probabilidades de pacientes que podr\u00edan experimentar un ataque al coraz\u00f3n o embolia.<\/p>\n

Los resultados de este estudio fueron publicados el 27 de marzo en PLOS ONE<\/em> y se espera que este an\u00e1lisis pueda ayudar a desarrollar mayores avances en este \u00e1mbito cient\u00edfico.<\/p>\n

Con informaci\u00f3n de<\/em> Live Science<\/a>.<\/p>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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