Un algoritmo de aprendizaje automático pretende predecir los ataques cardíacos y la muerte por enfermedades cardíacas con un grado de precisión que supera a los practicantes humanos.

El algoritmo afirma tener una precisión del 90 por ciento. LogitBoost recibió capacitación sobre los datos de 950 pacientes con dolor torácico; a partir de los datos, se calcularon 85 variables.

Cada uno de los pacientes tiene resultados conocidos después de seis años. Combinado, este algoritmo pudo identificar patrones que indican una mayor probabilidad de ataque cardíaco o muerte relacionada con el corazón.

El autor del estudio, el Dr. Luis Eduardo Juárez-Orozco, dijo que estos avances van más allá de la medicina.

Él dijo: "Estos avances van mucho más allá de lo que se ha hecho en medicina, donde debemos ser cautelosos acerca de cómo evaluamos el riesgo y los resultados.

"Tenemos los datos, pero todavía no los estamos utilizando en todo su potencial".

Los hallazgos fueron presentados ayer en la Conferencia Internacional sobre Cardiología Nuclear y TC Cardiaca (ICNC) en Lisboa, Portugal.

El Dr. Juárez-Orozco dijo: “A los humanos les cuesta mucho pensar más de tres dimensiones o cuatro dimensiones.

"En el momento en que saltamos a la quinta dimensión estamos perdidos.

"Nuestro estudio muestra que los patrones de dimensiones muy altas son más útiles que los patrones de una sola dimensión para predecir los resultados en individuos y para eso necesitamos aprendizaje automático".

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