Noticia Matemática - Teorema de Pitágoras - 7mo. (Colabora Daniela Saldías)

MATEMÁTICAS

Un teorema de Pitágoras de hace 2.500 años halla un uso actual en análisis médicos

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Dos milenios y medio después de ver la luz por obra de uno de los matemáticos más famosos de todos los tiempos, el griego Pitágoras, el teorema que lleva su nombre ha demostrado ser muy eficaz para identificar el punto a partir del cual la salud de un paciente empieza a mejorar, a la hora de realizar análisis más o menos automatizados de valores de parámetros de salud, según se ha descubierto en una reciente investigación. Los autores del estudio creen que este teorema podría incluso ser la forma más efectiva de realizar esa clase de análisis de datos.

Robert Froud, de la Universidad de Warwick en el Reino Unido, y Gary Abel, de la de Cambridge en el mismo país, han hecho este descubrimiento a raíz de su trabajo con curvas ROC (por las siglas en inglés de Receiver Operating Characteristic, o Característica Operativa del Receptor). Estas curvas, usadas en un sistema de análisis conocido como Teoría de Detección de Señales, se desarrollaron inicialmente durante la Segunda Guerra Mundial, para realizar un tipo de análisis de señales que ayudaba a los operadores humanos a decidir si una irregularidad en la pantalla era un objetivo enemigo o barcos o aviones de las fuerzas aliadas. En los años 80, las curvas fueron adoptadas por epidemiólogos para que les ayudaran a decidir en qué momento una persona está comenzando a recuperarse de una enfermedad.

Froud y Abel se percataron de que el teorema de Pitágoras es perfecto para esa labor, llevaron a cabo varios experimentos utilizando datos reales y, por lo que han comprobado, hay una gran diferencia entre usarlo o no . Ayuda a identificar el momento a partir del cual un paciente empieza a mejorar con más fiabilidad y precisión que otros métodos utilizados habitualmente.

El teorema de Pitágoras es muy eficaz ayudando a identificar el momento a partir del cual la salud de un paciente empieza a mejorar, a la hora de realizar análisis más o menos automatizados de valores de parámetros de salud. (Imagen: Amazings/NCYT/JMC)

La investigación se ha presentado públicamente en la revista académica Plos One, con el siguiente título: “Using ROC Curves to Choose Minimally Important Change Thresholds when Sensitivity and Specificity Are Valued Equally: The Forgotten Lesson of Pythagoras. Theoretical Considerations and an Example Application of Change in Health Status”.