Los algoritmos de aprendizaje pueden ayudar a predecir enfermedades
Edesarrollo del prendizaje automático está transformando la forma en que abordamos la atención médica y la prevención de enfermedades con la ayuda de la Inteligencia Artificial.
Los algoritmos de aprendizaje automático, que representan una rama de la Inteligencia Artificial (IA), permiten a los ordenadores aprender patrones a partir de datos, están emergiendo como herramientas poderosas en la predicción temprana y precisa de una amplia gama de enfermedades.
Con su desarrollo, es posible contar con un método para mejorar la detección temprana de ciertas enfermedades, sin tener que recurrir a diagnósticos costosos como la resonancia magnética. Además, este sistema permite una investigación más profunda de la enfermedad.
Para ello, basta con recurrri al aprendizaje automático, que permite analizar grandes cantidades de datos médicos, tanto registros de pacientes hasta imágenes médicas y otros dartos con los que identificar patrones sutiles que pueden pasar desapercibidos para los médicos humanos.
Esta capacidad de detección temprana y precisa es fundamental en la lucha contra enfermedades como por ejemplo el cáncer, así como enfermedades cardíacas, diabetes y muchas otras afecciones crónicas.
La aplicación de esos algoritmos puede permitir una detección temprana de enfermedades, lo que facilita intervenciones preventivas y un mejor manejo de la enfermedad. Los algoritmos también pueden ayudar a los médicos a personalizar los tratamientos según las características individuales de cada paciente, lo que lleva a una atención más efectiva y centrada en el paciente.
Cómo proteger nuestros hospitales
Un equipo de investigadores de la Universidad Tecnológica de Graz (Austria), ha aprovechado este avance para predecir enfermedades cardíacas. Así, han aprovecahdo el principio de que cualquier enfermedad que altere la mecánica cardiovascular también modifica el campo eléctrico aplicado externamente de maneras específicas, afectando condiciones como la arteriosclerosis, la disección aórtica, los aneurismas y los defectos de las válvulas cardíacas.
Los investigadores pueden utilizar señales eléctricas estándar, de bioimpedancia u ópticas (provenientes de ECGs, PPGs o relojes inteligentes) que son analizadas a través de un modelo de aprendizaje automático desarrollado internamente.
Este modelo detecta posibles enfermedades a partir de las señales y evalúa la probabilidad de su presencia, permitiendo una intervención más temprana cuando el tratamiento con medicación aún podría ser viable en lugar de la cirugía.
El entrenamiento del modelo de aprendizaje automático incorporó datos clínicos reales de bioimpedancia y valores de simulación de modelos del sistema cardiovascular y han logrado resultados realmente destacados.
