Científicos de la Universidad de California en Los Ángeles (UCLA) han desarrollado un nuevo algoritmo que es lo más parecido a la adivinación que se ha logrado hasta ahora. Ese cálculo puede predecir la expectativa de vida de los pacientes con insuficiencia cardiaca, y es capaz de determinar cuánto tiempo vivirán si reciben o no un trasplante de corazón. Esto permitirá que los médicos tomen decisiones sobre los pacientes que están a la espera de trasplantes cardiacos.

El algoritmo recibe el nombre de Árbol de predictores (Tree of Predictors) y se explica en detalle en un estudio publicado en línea en PLOS One. A partir de 33 puntos de datos -incluidos edad, género e índice de masa corporal-, el Árbol de predictores evalúa a los pacientes que aguardan un trasplante cardiaco para establecer cuál será su sobrevida con o sin dicha cirugía. Así mismo, el algoritmo considera 14 puntos de datos del donador y seis puntos pertinentes a la compatibilidad entre el donador y el receptor. El algoritmo puede aprender de la información adicional introducida a lo largo del tiempo y de una manera que refleja el proceso de razonamiento humano.

El algoritmo se puso a prueba con 30 años de datos de individuos que fueron emparejados con sus donadores a través de la Red Unida para Compartir Órganos (UNOS, por sus siglas el inglés). El análisis demostró que el Árbol de Predictores fue más preciso en la predicción de resultados que los métodos actuales, y que superó en 14 por ciento a los modelos existentes.

American Heart Association informa que las personas requieren de trasplantes cardiacos por diversas razones, siendo el padecimiento más común la insuficiencia cardiaca grave. Para el procedimiento, se extrae el corazón de un donador fallecido para luego implantarlo en el receptor. Alrededor de 88 por ciento de los pacientes sobrevive a los primeros años posteriores a la cirugía.

En cualquier día, hay 3,000 estadounidenses en la lista de espera para trasplante cardiaco; sin embargo, cada año se dispone de solo 2,000 corazones, aproximadamente. Ya que la demanda de trasplantes cardiacos es mayor que el suministro de corazones viables, se espera que este algoritmo permita reducir la cantidad de pacientes que se beneficiarían más con esta operación.

“Nuestro trabajo sugiere que podrían salvarse más vidas con la aplicación de este nuevo algoritmo basado en el aprendizaje automático”, informó Mihaela van der Schaar, catedrática de ingeniería eléctrica y computacional en la escuela de ingeniería de UCLA, en una declaración. “Sería de especial utilidad para determinar cuáles pacientes tienen mayor urgencia de recibir un trasplante, y cuáles son buenos candidatos para terapias puente, como la implantación de dispositivos de asistencia mecánica circulatoria”.

No obstante, el potencial de este algoritmo no se limita a los pacientes que necesitan un trasplante de corazón, y las pruebas han demostrado que también es capaz de predecir, con toda precisión, el fraude de tarjetas de crédito y la popularidad de temas noticiosos específicos. Por lo pronto, no queda claro si se utilizará el algoritmo en el proceso de toma de decisiones para las donaciones de corazón.

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Publicado en cooperación con Newsweek / Published in cooperation with Newsweek