Crean un algoritmo para predecir la muerte de las personas y solo podemos pensar ¡qué miedo!
Un algoritmo es una serie de pasos lógicos o instrucciones, que forman parte de un modelo de solución para un problema determinado. De acuerdo con el nivel de complejidad del algoritmo, éste podrá resolver o incluso adaptarse para encontrar una solución a un problema más difícil.
Estamos más familiarizados con los algoritmos de lo que creemos. Nuestras plataformas de streaming favoritas, como Netflix o Amazon, utilizan un tipo de código conocido como 'de aprendizaje automático' para que, de acuerdo con nuestras preferencias de visualización, se nos sugiera algún contenido relacionado que pudiera interesarnos.
Pero algunos códigos son tan complejos y elaborados, que parecen salidos de un capítulo de Black Mirror.
Uno de estos algoritmos, llamado Logitboost, fue presentado en la Conferencia Internacional sobre Cardiología Nuclear y Cardiaca, celebrada en Lisboa con la cooperación de la Sociedad Americana de Cardiología Nuclear y la Sociedad Europea de Cardiología (ESC).
Logitboost analizó 85 variables de 950 pacientes durante 6 años, para calcular su riesgo de sufrir un ataque cardiaco. Con esta información, el algoritmo logró identificar los patrones que relacionaban las variables con la muerte y un ataque al corazón, con una precisión superior al 90%, de acuerdo con un artículo publicado en la página de la ESC.
El autor de esta investigación es el Doctor Luis Eduardo Juárez-Orozco, un especialista mexicano miembro del centro de PET de Turku, en Finlandia.
Los médicos comúnmente utilizan pronósticos de riesgo para tomar decisiones al respecto de cuál sería el mejor tratamiento para cada caso. No obstante, estos puntajes se basan en numerosas variables y únicamente alcanzan una precisión aceptable.
A través de un algoritmo de aprendizaje automático, se pueden aprovechar una mayor cantidad de datos. De esta manera se podrían identificar los patrones complejos, que en ocasiones pasan inadvertidos para las personas.
El doctor Juárez- Orozco explicó para la Sociedad Europea de Cardiología:
De los 950 pacientes se obtuvieron valiosos datos, entre los que destacan 58 casos de la presencia de placa coronaria, 17 de flujo sanguíneo, 24 de ataques cardíacos y 49 de muertes por otras causas.
Esta información fue vaciada en Logitboost, que la analizó en repetidas ocasiones hasta que encontró la mejor estructura para predecir las muertes y los ataques al corazón.
De acuerdo con Juárez-Orozco, si bien los médicos ya recopilan datos de los pacientes, se ha descubierto que el aprendizaje automático integra estos datos y contribuye a predecir con gran exactitud el riesgo individual, lo que permitirá personalizar el tratamiento.
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