Sí, has leído bien.

El proveedor de atención médica Geisinger en Pensilvania (EEUU), Brandon Fornwalt y otros compañeros, encargaron a una IA que examinara 1.77 millones de resultados de electrocardiogramas (ECG) de unas 400.000 personas, para que predijera quiénes tenían mayores probabilidades de morir en el próximo año.

Para el entrenamiento, el equipo alimentó a la IA de dos formas distintas: en una, solo se le dieron los datos brutos de los ECG al algoritmo y, en la otra, alimentaron ese algoritmo con los datos de los ECG más la edad y el sexo de cada paciente.

La IA predijo con precisión el riesgo de muerte, incluso en pacientes a los que los cardiólogos consideraban que su ECG era normal. Hasta tres cardiólogos revisaron (por separado) los ECG aparentemente normales y no pudieron detectar los patrones de riesgo que sí detectó la IA.

“Ese hallazgo sugiere que el modelo está viendo cosas que los humanos probablemente no pueden ver, o al menos que simplemente ignoramos y pensamos que son normales”, dice Fornwalt.

Como todavía no se ha logrado saber qué patrones está teniendo en cuenta la IA, varios médicos son reacios a usar tales algoritmos hasta que no se sepa exactamente cómo la IA es capaz llega a tales conclusiones.