Esta AI predice si vas a morir pronto y sus creadores no saben cómo

Según un reporte publicado en New Scientist, investigadores del proveedor de atención médica Geisinger Health System entrenaron a una inteligencia artificial (AI) capaz de predecir qué pacientes tienen mayor riesgo de morir en el próximo año simplemente observando los resultados de estudios cardíacos, incluso cuando para los médicos se ven normales.

Para que la AI pueda detectar indicadores de futuros problemas cardíacos la "alimentaron" con 1.77 millones de electrocardiogramas (ECG) provenientes de casi 400.000 personas.

Un ECG registra la actividad eléctrica del corazón y muestra si este late con un ritmo y fuerza normales. Cuando hay irregularidades (arritmia, arterias bloqueadas, daño al corazón, insuficiencia cardíaca, ataque al corazón, entre otros) los cambios en el patrón de actividad se verán reflejados en los resultados.

Los resultados fueron impresionantes: utilizando una métrica que mide qué tan bien distingue un modelo entre dos grupos de personas —en este caso, pacientes que murieron dentro de un año y aquellos que sobrevivieron— observaron que la AI obtuvo un puntaje superior a 0,85 en un rango de 0 a 1, donde la calificación aceptada por los médicos para considerar un modelo como preciso oscila entre 0,65 y 0,8.

La AI incluso detectó problemas cardíacos en pacientes que habían sido "descartados" por los médicos por no presentar resultados anormales.

"Este hallazgo sugiere que el modelo está viendo cosas que los humanos probablemente no pueden ver, o al menos que simplemente ignoramos y pensamos que son normales", dijo Brandon Fornwalt, investigador principal del estudio."La AI puede potencialmente enseñarnos cosas que tal vez hemos estado malinterpretando durante décadas".

Por el momento, al no tener claro qué patrones detecta la AI muchos profesionales se muestran reacios a hacer determinaciones en base a este algoritmo; los investigadores, por su parte, esperan que pueda usarse en el futuro para ayudar a identificar problemas cardíacos en una etapa temprana y ser tratados.