Investigadores de Geisinger descubren que la IA puede predecir el riesgo de muerte
Crédito: CC0 Dominio público
Los investigadores de Geisinger descubrieron que un algoritmo informático desarrollado con videos de ecocardiograma del corazón puede predecir la mortalidad en un año.
El ejemplo algorítmico de lo que se conoce como aprendizaje automático o inteligencia artificial (IA) superó a otros predictores utilizados clínicamente, incluidas las ecuaciones de cohortes agrupadas y la puntuación de insuficiencia cardíaca de Seattle. Los resultados del estudio se publicaron en Nature Biomedical Engineering.
«Nos entusiasmó descubrir que el aprendizaje automático puede aprovechar conjuntos de datos no estructurados, como imágenes y videos médicos, para mejorar una amplia gama de modelos de predicción clínica». dijo Chris Haggerty, Ph.D., coautor principal y profesor asistente en el Departamento de Informática y Ciencia de Datos Traslacionales de Geisinger.
Las imágenes son fundamentales para las decisiones de tratamiento en la mayoría de las especialidades médicas y se han convertido en una de las los componentes más ricos en datos de la historia clínica electrónica (EHR). Por ejemplo, una sola ecografía del corazón produce aproximadamente 3000 imágenes, y los cardiólogos tienen un tiempo limitado para interpretar estas imágenes en el contexto de muchos otros datos de diagnóstico. Esto crea una oportunidad sustancial para aprovechar la tecnología, como el aprendizaje automático, para administrar y analizar estos datos y, en última instancia, brindar asistencia informática inteligente a los médicos.
Para su estudio, el equipo de investigación utilizó hardware computacional especializado para capacitar a los modelo de aprendizaje automático en 812 278 videos de ecocardiograma recopilados de 34 362 pacientes de Geisinger en los últimos diez años. El estudio comparó los resultados del modelo con las predicciones de los cardiólogos basadas en múltiples encuestas. Una encuesta posterior mostró que, con la asistencia del modelo, la precisión de la predicción de los cardiólogos mejoró en un 13 por ciento. Aprovechando casi 50 millones de imágenes, este estudio representa uno de los conjuntos de datos de imágenes médicas más grandes jamás publicados.
«Nuestro objetivo es desarrollar algoritmos informáticos para mejorar la atención al paciente», dijo Álvaro Ulloa Cerna, Ph.D., autor y científico de datos sénior en el Departamento de Informática y Ciencia de Datos Traslacionales de Geisinger. «En este caso, estamos entusiasmados de que nuestro algoritmo haya podido ayudar a los cardiólogos a mejorar sus predicciones sobre los pacientes, ya que las decisiones sobre el tratamiento y las intervenciones se basan en este tipo de predicciones clínicas».
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Los investigadores construyen modelos utilizando técnicas de aprendizaje automático para mejorar las predicciones de los resultados de COVID-19 Más información: Ulloa Cerna et al. El análisis asistido por aprendizaje profundo de videos ecocardiográficos mejora las predicciones de mortalidad por todas las causas. Nat Biomed Eng (2021). doi.org/10.1038/s41551-020-00667-9 Información de la revista: Nature Biomedical Engineering
Proporcionado por Geisinger Health System Cita: Los investigadores de Geisinger descubren que la IA puede predecir riesgo de muerte (2021, 8 de febrero) recuperado el 30 de agosto de 2022 de https://medicalxpress.com/news/2021-02-geisinger-ai-death.html Este documento está sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigación privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona únicamente con fines informativos.