La startup estadounidense Cardiogram utilizó datos sobre el latido del corazón de las personas, obtenidos con la ayuda de relojes inteligentes, para entrenar a DeepHeart, un programa que predice la presencia de diversas enfermedades.
El algoritmo, basado en la red neuronal LSTM, puede predecir diabetes con una precisión del 85% y la apnea con una precisión del 83%.
La prepublicación del artículo está disponible en arXiv, y los resultados de la investigación se presentaron en la conferencia sobre inteligencia artificial AAAI-2018.
Los desarrolladores de Cardiogram con los investigadores de la Universidad de California en San Francisco, bajo la dirección de Mark Pletcher, usaron datos de 14.000 participantes en el estudio, que usaron una aplicación de fitness en Apple Watch. Los participantes también proporcionaron información sobre sus condiciones médicas.
Los investigadores estaban interesados en la diabetes, el colesterol alto, la hipertensión y la apnea del sueño. Parte de los datos fue usada para el entrenamiento de la red neuronal LSTM sin un maestro. Gracias a ello el algoritmo ha aprendido a reconocer las variaciones en el corazón humano.
Los datos sobre las diferencias en los latidos del corazón se utilizaron luego en la prueba y el algoritmo pudo identificar con éxito la diabetes (84,5%), colesterol elevado (74,4%), hipertensión (80,8%) y la apnea del sueño (82,9%).
A pesar de que el uso de DeepHeart ha demostrado ser eficaz, los autores señalan que en el futuro, es necesario tener en cuenta un gran número de variables adicionales: la edad y el sexo de los participantes, el tabaquismo, el consumo de alcohol, etc.
En general, los científicos creen que este método se puede usar para prevenir la aparición de los estados estudiados mediante rastreadores de actividad física y relojes inteligentes de diferentes fabricantes.
La inteligencia artificial también puede mapear el cerebro y detectar Alzheimer con 10 años de anticipación.
Elizabeth Ivtushok
Texto traducido por María Cervantes
Esta noticia ha sido publicada originalmente en N+1, tecnología que suma.
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