Sistema de Inteligencia artificial podría predecir tu fecha de muerte
Saber cuándo uno va a morir es un dilema clásico: en la mitología griega los cíclopes tenían un aspecto triste porque sabían perfectamente el momento en que morirían.
Sin embargo, los seres humanos distamos mucho de la divinidad y no son pocos los que han manifestado que, la idea de conocer la fecha de muerte les parece amable para planificar sus vidas y no dejar pendientes. Otros, desde luego, prefieren desconocer dicha información y vivir el "carpe díem".
Como sea, todavía es imposible predecir la muerte, sin embargo, la ciencia avanza a pasos agigantados en esa dirección, con posibilidad -incluso- de retardar el posible deceso (al menos en el caso particular del desarrollo de enfermedades).
Un reciente estudio publicado en la revista Scientific Reports da cuenta de un grupo de investigadores que utilizaron un algoritmo con capacidad de aprendizaje para checar la tomografía computarizada de tórax de un total de 48 adultos, divididos en 2 grupos. Todos ellos tenían más de 60 años.
Sin embargo, lo que el algoritmo desconocía, es que uno de los grupos estaba compuesto por personas fallecidas.
Cabe mencionar que, cuando los grupos fueron constituidos, los pacientes que estaban muertos y que fueron seleccionados, no tenían señales visibles de enfermedades agudas, objetos metálicos en el pecho o patologías oncológicas activas. El segundo grupo se constituyó con un grupo análogo de 24 pacientes vivos.
Después de recabar los datos y de contrastar la información, el algoritmo predijo las posibilidades de morir de los pacientes en un rango inferior a cinco años con un 69% de efectividad; lo que es casi tan preciso como la predicción de un médico altamente calificado.
Luke Oakden-Rayner, doctor de la Universidad de Adelaida, Australia, encabezó a un grupo de investigadores para desarrollar este estudio y señaló que "Aunque usamos una pequeña muestra para este trabajo, nuestras investigaciones sugieren que las computadoras aprendieron a reconocer la aparición de enfermedades en imágenes complejas, algo que requiere mucho entrenamiento en el caso de los humanos".
A diferencia de la predicción humana, a través de conclusiones y luego de años de especialización y estudio, este algoritmo trabaja de forma comparativa con las imágenes obtenidas a través de tomografías de tórax y es capaz de identificar modificaciones muy sutiles entre las placas, para lograr la detección de anomalías peligrosas.
A pesar de los datos recabados, los científicos todavía no han logrado determinar cuáles son los factores de aprendizaje ni la metodología que ayuda a esta tecnología para asociar los datos que son indicadores de una mayor probabilidad de desenlace fatal. Sin embargo, es muy probable que, con un grupo más amplio, el algoritmo podría ser todavía más certero en la capacidad de predicción.
Actualmente, y gracias a los datos concluyentes que se obtuvieron en el primer estudio, se está practicando un estudio similar, pero con una muestra que incluye a más de 12 mil sujetos.
Lo bueno es que los investigadores han logrado concluir que, con el perfeccionamiento del algoritmo, se podrá en el futuro cercano, predecir o detectar de manera certera enfermedades antes de que se manifiesten los primeros síntomas. Así, se podrá también suministrar un tratamiento efectivo de manera temprana logrando incluso, evitar que las enfermedades se desarrollen.
