Consultorio Médico
Inteligencia artificial un paso en la ciencia médica
Azucena Romero, El Periódico de México
Un "software capaz de aprender", creado para imitar al cerebro humano, serviría para hacer diagnosticar de infecciones cardiacas sin necesidad de realizar un examen invasivo, dicen científicos de Mayo Clinic, que presentaron sus opiniones en la Conferencia Intercientífica sobre Sustancias Antimicrobianas y Quimioterapia (ICAAC).
Dejaoron ver que la endocarditis, infección que abarca las válvulas e incluso a veces las cámaras del corazón, puede ser un problema en los pacientes que tienen implantados dispositivos médicos. Es una situación grave y potencialmente mortal. La tasa de mortalidad puede llegar hasta uno en cinco, inclusive con tratamiento agresivo y extirpación del dispositivo. Cuando se presentan otras complicaciones más, la mortalidad puede superar el 60 por ciento.
El diagnóstico generalmente requiere de un ecocardiograma transesofágico, procedimiento invasivo que también conlleva riesgos e implica utilizar un endoscopio e introducir una cánula por el esófago, apuntaron.
El programa de software se llama "red neuronal artificial" (ANN, por sus siglas en inglés), porque imita la función cognitiva del cerebro y, dependiendo de su conocimiento acumulado, reacciona en forma diferente a las situaciones. El conocimiento o entrenamiento proviene de los investigadores, algo similar a la manera en que se "entrena" a un computador a jugar ajedrez mediante la presentación de tantas situaciones como sea posible. En este caso, la red neuronal artificial atravesó por tres "entrenamientos" separados, a fin de aprender a evaluar los síntomas que tomaría en consideración.
Rizwan Sohail, especialista en enfermedades infecciosas de Mayo Clinic y director del estudio, dijo: "Si este novedoso método permite determinar un porcentaje de diagnósticos de endocarditis con una alta tasa de exactitud, se espera salvar a una cantidad importante de pacientes de la molestia, riesgo y gasto del procedimiento estándar de diagnóstico".
El equipo estudió a 189 pacientes de Mayo que recibieron el diagnóstico de endocarditis vinculada a un dispositivo entre 1991 y 2003. La red neuronal artificial se comprobó en base a los datos de esos casos. Al estudiarla en los casos con diagnóstico conocido de endocarditis, la red neuronal artificial mejor entrenada acertó la mayoría de veces (72 de 73 infecciones vinculadas a un implante y 12 de 13 casos de endocarditis), con un nivel de confianza superior a 99 por ciento.
Los científicos dicen que cuando se utilizó una muestra general que abarcaba tanto casos conocidos como desconocidos, la red neuronal artificial excluyó acertadamente la endocarditis en al menos la mitad de los casos, salvando así a la mitad del cohorte de un procedimiento invasivo innecesario.
EEM
