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La inteligencia artificial más precisa de los médicos para diagnosticar un ataque cardíaco

septiembre 19, 2020

La inteligencia artificial más precisa de los médicos para diagnosticar un ataque cardíaco – Macitynet.it

Científicos de la Universidad de Nottingham en el Reino Unido han logrado desarrollar un algoritmo que puede vencer a los médicos cuando se trata de predecir un ataque cardíaco. Aproximadamente 20 millones de personas son actualmente víctimas de enfermedades cardiovasculares, incluidos ataques cardíacos, accidentes cerebrovasculares y arterias obstruidas. Para predecir los riesgos individuales, los médicos actualmente siguen pautas similares a las recomendadas por el American College of Cardiology / American Heart Association (ACC / AHA). Estas pautas toman en cuenta factores como: edad, nivel de colesterol en sangre y presión arterial.

Aprovechando la informática, Stephen Weng, epidemiólogo de la Universidad de Nottingham, tomó las pautas de ACC / AHA y las comparó con cuatro técnicas algorítmicas de aprendizaje automático: bosque aleatorio (un clasificador de conjunto), regresión logística, aumento de gradiente y redes neuronales. Los algoritmos de inteligencia artificial han comenzado a entrenarse utilizando datos para buscar patrones y crear sus propias “reglas”; Posteriormente, estas directrices se compararon con datos de otros documentos. Se encontró que los cuatro métodos eran significativamente mejores que las pautas de ACC / AHA. El mejor algoritmo, el que explotaba las redes neuronales, resultó ser un 7,6% más correcto que los métodos ACC / AHA y resultó en un 1,6% menos de falsos positivos. En la práctica, teniendo en cuenta 83.000 registros médicos, se podrían salvar 365 personas más.

“No puedo enfatizar lo suficiente lo importante que es esto”, dijo a Science Elsie Ross, cirujana vascular de la Universidad de Stanford en Palo Alto, California, con la esperanza de que los médicos comiencen a adoptar el uso de la inteligencia artificial como una contribución a la atención del paciente. .

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