Inteligencia artificial Predecir cuánto tiempo va a vivir
Tabla de contenido:
- La esperanza de entrenar computadoras para predecir la vida útil
- Prevención de pesaje contra el riesgo de privacidad
Cada año se toman 85 millones de tomografías computarizadas en los Estados Unidos. Ahora, los investigadores en Australia dicen que los datos de estos escáneres corporales podrían usarse para predecir el riesgo de muerte de una persona en los próximos cinco años, y tal vez los incite a realizar cambios que podrían extender su vida.
Los investigadores utilizaron datos genéticos y ambientales, desde la dieta hasta los hábitos de ejercicio, para estimar la vida útil de las personas, pero un estudio de la Universidad de Adelaide fue el primero en utilizar la inteligencia artificial (AI) para analizar las tomografías computarizadas del paciente. predecir mortalidad
advertisementAdvertisement"Tal conocimiento es crítico para una mejor intervención temprana, para mejores decisiones de tratamiento, y para mejorar la epidemia cada vez más grave de enfermedades crónicas", según el estudio publicado en la revista Scientific Reports.
Los investigadores utilizaron un programa de aprendizaje automático para analizar 48 escaneos de tórax de adultos mayores de 60 años. Y una computadora predijo con precisión la probabilidad de muerte dentro de los cinco años, el 69 por ciento de las veces. El equipo utilizó tomografías computarizadas viejas, junto con datos sobre si el paciente murió en cinco años o si vivió más tiempo, lo que utilizaron para verificar la predicción de la computadora.
La tasa de precisión del 69 por ciento es comparable a la previsión genética y ambiental de la esperanza de vida futura, según el investigador Dr. Luke Oakden-Rayner, radiólogo del Royal Adelaide Hospital y estudiante de doctorado.
AnuncioLos resultados muestran que el análisis AI de las tomografías computarizadas podría ser una nueva herramienta poderosa y eficiente para los médicos al analizar la salud de los pacientes y el riesgo de muerte, o detectar condiciones dañinas en una etapa anterior.
Esta información se puede utilizar para orientar las opciones de atención médica, incluidas las medidas preventivas, como los cambios en el estilo de vida. Ya se proporciona información similar a pacientes con enfermedades crónicas como el cáncer, y muchas personas la encuentran motivante.
AdvertisementAdvertisement"Esperamos que sistemas como el nuestro puedan proporcionar esta información antes, cuando haya más oportunidades para evitar complicaciones graves", dijo el coautor del estudio, Lyle J. Palmer, PhD, profesor de epidemiología. en la Universidad de Adelaide.
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La esperanza de entrenar computadoras para predecir la vida útil
El pequeño tamaño del estudio dejó a los investigadores incapaces de determinar las predicciones de la computadora, pero un seguimiento aplicará el mismo modelo a decenas de miles de imágenes CT.
"La información extensa es crucial para entrenar sistemas de aprendizaje profundo para hacer predicciones precisas", dijo Robert Hudyma, MSc, profesor asociado de la Escuela de Administración de Tecnología de la Información de la Universidad de Ryerson.
Hudyma, quien no está asociado con el estudio, señaló que una compañía llamada Enlitic entrenó su sistema de IA en más de 17,000 radiografías de tórax para "diagnosticar tumores cancerosos con una precisión mayor que la que pueden hacerlo un radiólogo u oncólogo". "
AdvertisementAdvertisement" Lo que Enlitic está haciendo es mejorar el diagnóstico tumoral, que tiene el potencial de salvar vidas ", dijo. "Se está realizando un trabajo similar para tomar una fotografía de una lesión en la piel con un teléfono inteligente y esencialmente diagnosticar varias afecciones de la piel usando una red neuronal en lugar de un dermatólogo. "
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Prevención de pesaje contra el riesgo de privacidad
Al igual que con la información genética, el uso de la IA para predecir problemas de salud y vida futura plantea inquietudes éticas, incluida la forma en que los empleadores y las aseguradoras podrían utilizar estos datos.
AnuncioSin embargo, hay beneficios potenciales importantes de usar AI para detectar enfermedades temprano, dijo Palmer. "La prevención es casi siempre más barata que una cura, por lo que las aseguradoras y los empleadores tendrán un interés financiero en financiar medidas que mantengan saludables a las personas.
"Si bien existen preocupaciones legítimas sobre el uso indebido de datos médicos privados, no existen problemas éticos específicos de los datos que estamos generando", dijo Palmer. "Y creemos que el tipo de enfoque que motivamos tendrá beneficios que superan con creces cualquier riesgo relacionado con la privacidad. "
AdvertisementAdvertisementPero no espere exámenes de CT anuales de rutina pronto. Un análisis reciente encontró que la exposición a la radiación de múltiples escaneos corporales innecesarios aumenta significativamente el riesgo de cáncer. Sin embargo, un solo escaneo generalmente se considera seguro.
