Estudios
Tecnología: El algoritmo de la muerte
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.
Por Néstor Vidal*
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 95%. 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.
El doctor Juárez- Orozco explicó para la Sociedad Europea de Cardiología: «A las personas les cuesta mucho trabajo pensar más allá de tres o cuatro dimensiones, cuando saltamos a la quinta dimensión definitivamente perdemos el rumbo. Nuestro estudio muestra que los patrones dimensionales muy altos son mejores que los patrones unidimensionales a la hora de predecir resultados en individuos, y para ello necesitamos al aprendizaje automático».
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.
«El algoritmo aprende progresivamente de todos los datos y después de analizarlos detenidamente, descubre patrones que usa para identificar de manera eficiente a los pacientes con riesgo de sufrir un evento cardiovascular, e incluso puede identificar la probabilidad individual», explicó el doctor Juárez-Orozco.
De acuerdo con este especialista, 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.
«Estos avances van más allá de lo que se ha hecho en la Medicina, debemos ser cuidadosos acerca de cómo evaluamos el riesgo y los resultados. Se tienen los datos, pero aún no los estamos utilizando con todo su potencial», afirmó el doctor Juárez Orozco para la Sociedad Europea de Cardiología.–
“Centro de Investigación Forense y Tecnología”.
