Segmentación de grupo para detección de factores de riesgo con Inteligencia Artificial

Un factor de riesgo puede ser definido como aquel atributo o característica asociado a una persona, entorno, actividad o producto que ejerce cierta influencia en la probabilidad de que se produzca una lesión o enfermedad. Así, por ejemplo, productos como el alcohol o el tabaco son claros factores de riesgo, que afectan de forma directa a la probabilidad de que se manifieste alguna enfermedad.

Si bien las personas tendemos a alejarnos de aquellos productos o actividades que suponen un claro factor de riesgo para nuestra salud, existen casos donde no está tan claro como influye un factor de riesgo sobre nosotros. A modo de ejemplo, practicar deporte a alta intensidad no tiene por qué ser un factor de riesgo en personas jóvenes y sanas, pero sí puede convertirse en uno cuando se trata de personas de mayor edad (o, incluso, es probable que determinados factores como problemas cardíacos, impidan a una persona joven llevar a cabo actividades más demandantes a nivel físico). Podemos ver entonces como no existe un consenso generalizado acerca de estimar qué motiva a una característica a convertirse en un factor de riesgo para ciertas personas, así como tampoco sabemos a ciencia cierta puede afectar este riesgo en los distintos grupos de edades.

En este artículo hablaremos acerca de cómo el Machine Learning nos puede ayudar en tareas de detección de grupos de riesgo, y cómo la Inteligencia Artificial, bien aplicada, puede resultar de gran utilidad cuando hablamos de conformar un diagnóstico válido para estas personas.

Consenso de factores considerados de riesgo en las personas

Para hacernos una idea de los principales factores considerados de riesgo en nuestro país, podemos utilizar como base los factores de riesgo laboral asumidos por el gobierno, entre los cuales tenemos:

• Agentes químicos. Sustancias como productos tóxicos, gases, humo o polvo que resulten perjudiciales para la salud.
• Agentes físicos. Entre ellos, la temperatura ambiente, el ruido o, incluso, la vibración.
• Agentes biológicos. Sustancias que puedan suponer una amenaza directa a la salud: virus, hongos, bacterias, etc.
• Riesgos psicosociales. Factores que afectan a la salud mental de las personas: cansancio, estrés, fatiga, etc.

Si bien los riesgos mencionados anteriormente se utilizan como referencia dentro del ámbito laboral, podemos partir de ellos como base. Un gran conjunto de riesgos del listado anterior afecta de forma directa sobre la salud de las personas. Además, factores como la temperatura, el estrés o la falta de descanso en los trabajadores pueden potenciar la aparición de enfermedades, a pesar de no notar a priori las consecuencias de estos. Es por esto que no está de más tener en cuenta distintos perfiles de riesgo al momento establecer el diagnóstico de las personas.

Inteligencia Artificial en la detección de factores de riesgo

Como hemos comentado, las personas no suelen sentir algunos de los factores de riesgo anteriores hasta que es demasiado tarde. Es probable que estés sufriendo una falta de descanso, y que a lo largo del día te veas con energía suficiente para llevar a cabo tus labores rutinarias. No obstante, esta falta de descanso puede ocasionar problemas de salud a largo plazo, por lo que es importante detectarla con antelación y poner remedio al respecto.

La Inteligencia Artificial es capaz de ayudarnos en esta tarea; gracias a su gran capacidad de procesamiento de datos, podemos saber en tiempo real qué factores pueden suponer un riesgo para la salud de una persona, en función de datos provenientes de diferentes fuentes, como su edad, sexo o antecedentes familiares, o incluso datos del entorno en el que vive.

Monitoreo en tiempo real con Inteligencia Artificial

Los modelos de Machine Learning tienen la capacidad de ejecutarse en tiempo real, utilizando diferentes tipos de datos para estimar un resultado. Gran parte de las pulseras de actividad (wearables) que hay disponibles en el mercado integran modelos de ML que analizan datos como la frecuencia cardíaca, niveles de oxígeno en sangre y hasta nuestros hábitos del sueño, para detectar cualquier desviación que pueda ser indicativo de un problema de salud. Este tipo de modelos destinados a dispositivos de uso personal no reemplazan el diagnóstico de un profesional sanitario, pero nos sirve como muestra de la interacción en tiempo real que la Inteligencia Artificial es capaz de ofrecernos.

Con respecto a los factores de riesgo externos (todos aquellos que provienen del exterior), podemos ver cómo la integración de los algoritmos de ML en sensores ambientales nos permite un análisis exhaustivo y preciso de variables como la calidad del aire, el ruido y otro tipo de factores que puedan resultar perjudiciales para nuestra salud.

En entornos médicos, los algoritmos complejos de ML están presentes en multitud de dispositivos, y la rápida ejecución de estos permite a profesionales disponer de información concluyente en el menor tiempo posible.

Segmentación de grupos en base a factores de riesgo

La segmentación de grupos utilizando Inteligencia Artificial permite definir conjuntos de personas con características comunes, como edad, sexo, ubicación geográfica, historial médico y estilo de vida, para estimar con mayor precisión el grado de afección ante diversos factores de riesgo para la salud. Esta técnica avanzada va más allá de la simple categorización demográfica, incorporando una amplia gama de variables y patrones complejos que los humanos podríamos pasar por alto.

El uso de Inteligencia Artificial puede ser de gran utilidad para predecir y prevenir la propagación de enfermedades identificando posibles nuevos brotes epidémicos en etapas tempranas. La combinación de estos algoritmos con la minería de datos de fuentes como las redes sociales o los patrones de movilidad, nos ayudan a optimizar los conjuntos de personas con mayor riesgo de contagio, y permitir así un aviso temprano para evitar la expansión de la enfermedad. Al crear perfiles de riesgo individualizados dentro de las grandes poblaciones, se facilitan las intervenciones de salud públicas hacia aquellos sujetos de mayor riesgo, priorizando la salud de estas personas.

En el siguiente listado podemos ver, de manera resumida, una serie de ventajas que nos proporciona la IA aplicada a la prevención de factores de riesgo.

• Prevención de enfermedades. La IA nos ayuda a detectar aquellos grupos con mayor riesgo de desarrollar enfermedades crónicas ante determinados factores de riesgo, permitiendo intervenciones preventivas tempranas.
• Control de epidemias. La minería de datos provenientes de redes sociales, registros médicos y patrones de movilidad nos permite hacer un estudio exhaustivo de la población. Utilizando estos datos, la IA puede predecir la propagación de enfermedades infecciosas y señalar áreas de alto riesgo, motivando acciones proactivas por parte de las instituciones, priorizando aquellas de mayor riesgo.
• Optimización de recursos sanitarios. Al identificar grupos de alto riesgo, los sistemas de salud pueden distribuir recursos de manera más eficiente, dirigiendo esfuerzos donde son más necesarios.
• Campañas de salud pública personalizadas. En última instancia, la segmentación permite diseñar mensajes y estrategias de prevención adaptados a las características específicas de cada grupo de riesgo.