Un modelo «predictivo» desde el punto de vista matemático / estadístico será «bueno» si es capaz de ajustar estimar la evolución en el futuro de las variables seleccionadas con la máxima precisión (mínimo error entre la predicción y el valor medido).

Sin embargo desde el punto de vista «práctico» el modelo debe ser también capaz de predecir el futuro a una «distancia» que de tiempo suficiente para que se pueda tomar una acción capaz de modificar el comportamiento futuro.

Por ejemplo, el modelo que han desarrollado en este Hospital de Los Ángeles es sumamente bueno ya que permite predecir posibles ataques cardíacos… con cinco años de anticipación!

Como no podía ser menos, el algoritmo utiliza aprendizaje profundo basándose en la cantidad y composición de las placas que se pueden acumular en las paredes de las arterias coronarias.

Para ello contaron con. datos de CTA (Angiografía por tomografía computarizada)  de 921 pacientes correspondientes a unas 5000 lesiones identificadas previamente por los médicos.

En el Hospital han diseñado AUTOPLAQ un procedimiento de visión computerizada para poder cuantificar de una forma muy rápida las «placas» cosa que antes manualmente llevaba entre 20 y 30 minutos a los expertos.

También corroboraron una relación directa entre las medidas por este procedimiento y un par de tests invasivos que se suelen hacer a este tipo de pacientes.

Aunque en dicho Hospital se está utilizando este modelo para el tratamiento de sus pacientes todavía quedan por delante muchos ensayos para que dicha herramienta se ponga en manos de los médicos de una forma universal.

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