Machine Learning apoya a médicos para tomar decisiones

Por Luis Alberto Hernández

Investigadores del Instituto de Investigaciones en Matemáticas Aplicadas y en Sistemas (IIMAS) de la UNAM utilizaron machine learning –inteligencia artificial en la que las máquinas aprenden de los datos utilizando algoritmos matemáticos– para analizar expedientes clínicos electrónicos de pacientes con problemas cardiovasculares que ingresaron a la unidad de cuidados intensivos.

Gibrán Fuentes Pineda, líder del proyecto, señaló que el objetivo consistió en determinar cuál era la diferencia entre los patrones de mortalidad que hay entre dos poblaciones: STEMI (Infarto agudo de miocardio con elevación del segmento ST) y NSTEMI (Infarto del miocardio sin elevación del segmento ST), con el fin de predecir si la persona ingresada iba a fallecer en de las siguientes 24 horas. 

El número de pacientes STEMI que fallecieron fue de 88 (6.77% del total de la población), 42 mujeres y 46 hombres. En tanto, del grupo NSTEMI fallecieron 260 (126 mujeres y 134 hombres) equivalente a 9.21%.

Durante su presentación en el Seminario TIC, Fuentes Pineda afirmó que esta tecnología apoya a los médicos en la toma de decisiones y a obtener información valiosa en materia de salud, por mencionar algunos beneficios.

Para el desarrollo de este proyecto, el grupo de investigadores contó con la colaboración de la doctora Gabriela Borrayo Sánchez, cardióloga del Programa A todo corazón del Centro Médico Nacional Siglo XXI del IMSS; así como del doctor Juan Prohías Martínez, del Cardiocentro Hospital Clínico Quirúrgico Hermanos Ameijeiras, en La Habana, Cuba. 

El video de esta sesión está disponible en el canal de Aprende TIC UNAM en YouTube https://www.youtube.com/watch?v=yEeFRgf6w_U