Nuestra tasa de mortalidad puede ser un tema complicado. ¿Quiere saber cuándo morirá si esta información está disponible para usted? Tal vez no sea una fecha exacta, pero ¿quieres saber si estás listo para morir antes de la mediana edad?
Por ejemplo, para mí, esto no tiene sentido. Particularmente no quiero saberlo, pero tengo un amigo que ya superó las probabilidades: es un sobreviviente de cáncer. Así que sus posibilidades aumentaron. Mostrar algoritmos Inteligencia artificial Ahora más precisión en la determinación de la muerte prematura. Aunque podría ser más fácil determinar mi posición, podría no ser la siguiente persona, pero La IA todavía es capaz Esto es más preciso que los métodos actuales.
La IA predice la muerte prematura con más precisión
Investigadores médicos, dirigidos por el Dr. Stephen Wong, Profesor Asistente de Epidemiología y Ciencia de Datos en la Universidad de Nottingham en el Reino Unido, entrenaron un sistema de IA para evaluar los datos de salud de más de medio millón de personas en el Reino Unido, luego Usaron la predicción para ver si las personas tenían un mayor riesgo de muerte prematura por enfermedades crónicas.
Mi amigo tuvo cáncer hace seis años como dije. Hace diez años, ¿podría la IA haber predicho que él tenía esta enfermedad o que yo tenía más probabilidades de morir temprano por la enfermedad?
Las predicciones realizadas por la IA sobre la muerte prematura fueron "mucho más precisas" que los métodos anteriores que se habían utilizado, según Wing.
Se utilizaron dos tipos de inteligencia artificial para evaluar la probabilidad de muerte prematura: "aprendizaje profundo" y "jungla aleatoria". El aprendizaje profundo ocurre cuando una computadora usa redes de procesamiento de información en capas para aprender de los ejemplos. Random forest combina varios modelos de árboles para determinar lo mismo.
Luego, los resultados del aprendizaje profundo y los métodos de bosque aleatorio se compararon con el algoritmo estándar utilizado para determinar la muerte prematura: el modelo de Cox.
Los investigadores evaluaron los datos genéticos, físicos y de salud de la base de datos de acceso abierto del Biobanco del Reino Unido utilizando los tres modelos. Esta base de datos incluía a unas 14500 2006 personas que murieron, en la mayoría de los casos por cáncer, enfermedades cardíacas y respiratorias, entre 2016 y XNUMX.
La edad, el sexo, el historial de tabaquismo y el diagnóstico previo de cáncer fueron variables importantes para determinar si una persona moriría prematuramente, según los tres algoritmos.
Pero los algoritmos observaron otras variables de manera diferente. El modelo de Cox se centró en la carrera y la actividad física, mientras que la IA no.
El bosque aleatorio de IA le dio importancia al porcentaje de grasa, la circunferencia de la cintura, la cantidad de frutas y verduras consumidas y el color de la piel. La IA de aprendizaje profundo analizó la exposición a los riesgos relacionados con el trabajo y la contaminación del aire, y también tuvo en cuenta el alcohol y ciertos medicamentos.
Cuando se compararon los tres algoritmos, el aprendizaje profundo fue el más preciso. Identificó correctamente al 76 por ciento de las personas que murieron durante la década del estudio. El bosque aleatorio fue preciso con el 65 por ciento de las personas, mientras que el modelo de Cox fue preciso con alrededor del 44 por ciento de las personas.
La IA es confiable
Estas no son las únicas veces que la IA ha sido precisa en la predicción de los resultados de la atención médica. Se ha utilizado para identificar los primeros signos de la enfermedad de Alzheimer, el autismo, la diabetes, los ataques cardíacos y los accidentes cerebrovasculares.
Ahora que sabemos que la IA puede predecir con precisión la muerte prematura, ¿dónde nos deja esto? ¿Es esto algo que queremos saber para poder implementar nuestras listas de deseos? ¿Quieres que la IA te informe sobre tus posibilidades de morir prematuramente? Agregue sus pensamientos sobre esto a los comentarios a continuación.
