Las computadoras que son capaces de aprender por sí mismas a predecir la muerte prematura podrían mejorar enormemente la atención médica preventiva en el futuro. sugiere un nuevo estudio realizado por expertos de la Universidad de Nottingham.

El equipo de médicos y científicos de datos de atención médica ha desarrollado y probado un sistema de algoritmos de 'aprendizaje automático' basados ​​en computadora para predecir el riesgo de muerte prematura debido a enfermedades crónicas en una gran población de mediana edad.

Descubrieron que este sistema de inteligencia artificial era muy preciso en sus predicciones y funcionaba mejor que el enfoque estándar actual de predicción desarrollado por expertos humanos. El estudio es publicado por MÁS UNO en una edición de colecciones especiales de "Machine Learning in Health and Biomedicine".

El equipo utilizó datos de salud de poco más de medio millón de personas de entre 40 y 69 años reclutadas en el Biobanco del Reino Unido entre 2006 y 2010 y siguió hasta 2016.

Liderando el trabajo Profesor asistente de epidemiología y ciencia de datos, Dr. Stephen Weng, dijo:"La atención médica preventiva es una prioridad cada vez mayor en la lucha contra enfermedades graves, por lo que hemos estado trabajando durante varios años para mejorar la precisión de la evaluación computarizada de riesgos para la salud en la población en general. La mayoría de las aplicaciones se enfocan en una sola área de enfermedad pero predicen la muerte debido a varios resultados diferentes de la enfermedad es muy complejo, especialmente dados los factores ambientales e individuales que pueden afectarlos.

"Hemos dado un gran paso adelante en este campo al desarrollar un enfoque único y holístico para predecir el riesgo de muerte prematura de una persona mediante el aprendizaje automático. Esto utiliza computadoras para crear nuevos modelos de predicción de riesgos que tienen en cuenta una amplia gama de datos demográficos, biométrico factores clínicos y de estilo de vida de cada individuo evaluado, incluso su consumo dietético de frutas, verduras y carne al día.

"Asignamos las predicciones resultantes a los datos de mortalidad de la cohorte, utilizando los registros de defunción de la Oficina de Estadísticas Nacionales, el registro de cáncer del Reino Unido y las estadísticas de "episodios hospitalarios". Descubrimos que los algoritmos de aprendizaje automático eran significativamente más precisos para predecir la muerte que los modelos de predicción estándar desarrollados por un experto humano ".

Los modelos de aprendizaje automático de IA utilizados en el nuevo estudio se conocen como 'bosque aleatorio' y 'aprendizaje profundo'. Estos se compararon con el modelo de predicción de 'regresión de Cox' tradicionalmente utilizado basado en la edad y el sexo, que resultó ser el menos preciso para predecir la mortalidad, y también con un modelo de Cox multivariado que funcionó mejor pero tendió a predecir el riesgo en exceso.

Profesor Joe Kai, uno de los académicos clínicos que trabaja en el proyecto, dijo:"Actualmente existe un gran interés en el potencial de usar 'IA' o 'aprendizaje automático' para predecir mejor los resultados de salud. En algunas situaciones, podemos encontrar que ayuda, en otros puede que no. En este caso particular, hemos demostrado que con una cuidadosa puesta a punto, estos algoritmos pueden mejorar la predicción de manera útil.

"Estas técnicas pueden ser nuevas para muchos en la investigación de la salud, y difícil de seguir. Creemos que al informar claramente estos métodos de manera transparente, esto podría ayudar con la verificación científica y el desarrollo futuro de este apasionante campo de la atención médica ".

Este nuevo estudio se basa en trabajos previos del equipo de Nottingham que mostró que cuatro algoritmos de IA diferentes, 'bosque aleatorio', 'Regresión logística', 'aumento de gradiente' y 'redes neuronales', fueron significativamente mejores en la predicción de enfermedades cardiovasculares que un algoritmo establecido utilizado en las guías de cardiología actuales. Este estudio anterior está disponible aquí.

Los investigadores de Nottingham predicen que la IA desempeñará un papel vital en el desarrollo de herramientas futuras capaces de ofrecer medicina personalizada. Adaptación de la gestión de riesgos a pacientes individuales. La investigación adicional requiere verificar y validar estos algoritmos de IA en otros grupos de población y explorar formas de implementar estos sistemas en la atención médica de rutina.