«La atención médica preventiva es una prioridad cada vez mayor en la lucha contra enfermedades graves», dice Stephen Weng, líder de la investigación de Universidad de Nottigham.
Uno de sus mayores retos para la medicina moderna su afán de lograr predecir enfermedades que podría sufrir alguna persona, basándose en los hábitos y condiciones del organismo. Hasta la fecha esto había no había sido posible. Sin embargo, según investigadores de la Universidad de Nottigham en Inglaterra, existe una forma para saberlo con precisión con la ayuda de la tecnología.
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El método, publicado en la revista científica PLOS One, se basa en unos modelos de inteligencia artificial capaz de analizar las características biológicas de un paciente.
Para Stephen Weng, líder de la investigación, el desarrollo de esta herramienta es un gran avance en estos tiempos.
«La atención médica preventiva es una prioridad cada vez mayor en la lucha contra enfermedades graves, por lo que hemos estado trabajando durante varios años para mejorar la precisión de la evaluación de riesgos de salud computarizada en la población general», señaló Weng.
Para el estudio, se recopilaron datos de la salud de pacientes en el Biobanco del Reino Unido, entre 2006 y 2010. Luego hicieron un seguimiento a cómo eran sus condiciones de salud hasta 2016. En total, alrededor de 500.000 personas en edades comprendidas entre 40 y 69 años, aportaron la información necesaria por medio de muestras de sangre, orina y saliva.
El futuro de la predicción de la muerte prematura
Por medio de estos datos se trabajó en dos modelos de aprendizaje automáticos. Se les denominó «Fandom Forest» y «Deep learning», y ambos se enfocaban en estudiar y analizar datos reales. Ya en fase de prueba, los investigadores indicaron que sus predicciones de muertes prematuras eran precisas, incluso más acertadas que investigaciones anteriores.
Actualmente, las predicciones se han hecho con enfermedades del tipo cardiovasculares, pese a esto los científicos se muestran confiados con el potencial y desean desarrollar recursos personalizados que puedan mejorar este hallazgo.
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