La Inteligencia Artificial de Google ya predice enfermedades cardiacas escaneando el ojo

La Inteligencia Artificial de Google sigue avanzando, y cada vez es capaz de realizar más tareas, así como de colaborar en el avance de diversos sectores. Por ejemplo, en el de la medicina. Así lo demuestra su último logro: colaborar en la predicción de enfermedades cardiacas mediante la exploración del fondo del ojo a través de escáneres. Este paso adelante ha sido posible gracias a la colaboración entre un grupo de investigadores de Google y otro equipo de Verily, su filial de tecnología sanitaria de la compañía. Y también, según The Verge, al uso de machine learning para mejorar la predicción.

El método que utiliza este equipo de investigadores para predecir el riesgo de enfermedades cardiovasculares de una persona pasa por el examen y análisis de diversos escáneres del fondo del ojo del paciente. Con este examen, el sistema de Inteligencia Artificial utilizado por el grupo es capaz de deducir con exactitud los datos de un individuo. Entre ellos la edad y el nivel de presión sanguínea. También «sabe» si fuma o no. Estos datos se pueden utilizar entonces para valorar el riesgo que tiene de sufrir un problema cardiaco grave, como un infarto. Y lo hace con la misma precisión lograda con métodos convencionales.

El algoritmo utilizado en en análisis y la predicción de enfermedades cardiacas, además de ser muy preciso, facilita el análisis de riesgos cardiacos a los médicos. También lo hace más rápido, ya que precisa menos pruebas. Por ejemplo, no necesita un análisis sanguíneo. Por lo tanto, también reduce molestias a los pacientes. Eso sí, todavía no puede utilizarse de forma generalizada, puesto que aún ha de probarse con mas exhaustividad.

Para entrenar al algoritmo, el equipo de investigadores de Google y Verily empleó machine learning en el análisis del historial y datos médicos de casi 300.000 pacientes. Entre los datos revisados por el algoritmo están los escáneres del fondo de sus ojos, así como su información médica general. Además de análisis mediante deep learning, en su estudio se utilizaron redes neuronales. Así se consiguieron encontrar patrones que llevan a la detección de riesgos mediante la asociación de señales en los escáneres del ojo con las métricas que indican riesgo cardiovascular.

Como resultado, cuando al algoritmo se le presentan las imágenes de la retina de dos pacientes, de los que uno sufrió un problema cardiaco en los siguientes cinco años y el otro no, fue capaz de señalar el que tuvo el problema con un 70% de aciertos. Este nivel de acierto es solo ligeramente menor que el método que se usa en la actualidad para predecir riesgos cardiovasculares, el Score, que necesita un análisis de sangre y que acierta en el 72% de los casos. Por ahora, se ha publicado un artículo sobre este procedimiento en un diario especializado de Nature llamado Biomedical Engineering. Además, los científicos participantes en la investigación compartieron sus resultados de la investigación con varios colegas el pasado mes de septiembre.