El algoritmo de Google que predice si un paciente morirá o no en base a 46 mil millones de datos
Expertos en inteligencia artificial están trabajando en un sistema de redes neuronales que puede identificar casos de riesgo entre 24 y 48 horas antes que los métodos que se emplean actualmente en los hospitales.
La inteligencia artificial pronto podrá predecir cómo será la evolución de un paciente ni bien ingresa al hospital. Expertos en inteligencia artificial de Google están trabajando en un sistema que analiza datos estadísticos para poder dar un pronóstico rápido y preciso. Algo que, si funciona de manera adecuada, podría salvar millones de vidas.
Para llevar adelante este proyecto, Google obtuvo información anónima (es decir no identificable) de 216.221 adultos, con más de 46 mil millones de datos recopilados a lo largo de 11 años en dos hospitales en Estados Unidos: el Centro Médico San Francisco de la Universidad de California (entre 2012 y 2016) y la Universidad de Medicina de Chicago (entre 2009 y 2016).
De acuerdo con una investigación publicada recientemente y de la que participaron 34 expertos, este sistema permitiría obtener mayor precisión y rapidez que los softwares que ya se están empleando en los hospitales para conocer con anticipación el diagnóstico de un paciente y su evolución.
Uno de los aspectos más destacados es que puede predecir el riesgo de muerte de un paciente entre 24 y 48 horas antes que los métodos que se emplean actualmente. Esto le permitiría a los médicos actuar con la rapidez necesaria para anticiparse y salvarle la vida a una persona en riesgo.
El mayor desafío para los investigadores que trabajan con inteligencia artificial es lograr entrenar a los algoritmos para que logren aislar y tomar solo los datos relevantes dentro de los registros médicos, donde suelen haber muchas anotaciones que no necesariamente son relevantes para hacer un pronóstico.
Usualmente, los expertos tienen que configurar el sistema en detalle para que interprete, por ejemplo, qué cantidad de aspectos o datos son necesarios para tomar una decisión adecuada.
Sin embargo esto es algo que, dentro del sistema de Google, ocurre de manera automática gracias a sus complejas redes neuronales que tienen en cuenta todos esos aspectos y pueden deducir cuáles son los datos más importantes en el resultado final.
Luego de analizar miles de casos, el sistema identifica las palabras y acontecimientos que están vinculados con el resultado y aprenden a prestar menos atención a la información que menor incidencia tendrá en la evolución del paciente.
Hace un tiempo la novedad era la gran capacidad de medir y monitorear cada variable que ofrece la informática. Hoy se hace hincapié en la posibilidad de los algoritmos de procesar, sacar sus conclusiones y hasta aprender a partir de la experiencia para hacer predicciones y recomendaciones.
Lo que hasta hace un tiempo parecía digno de ciencia ficción hoy ya es una realidad que va ganando cada vez más terreno.
Hace apenas unos días, la FDA aprobó por primera vez un algoritmo creado para monitorear los signos vitales de los pacientes y emitir alertas hasta seis horas antes de que la persona sufra un ataque cardíaco o una insuficiencia respiratoria.
Se trata de Wave Clinical Platform y podría prevenir millones de muertes. Del mismo modo que lo podrían hacer los nuevos algoritmos de Google y todas las plataformas que se están construyendo en base a esos millones de datos que, desde hace años, se vienen recopilando a través de múltiples aplicaciones.
Sí, cada vez somos más predecibles. Y si bien en algunos aspectos eso puede resultar incómodo y hasta nos puede poner a polemizar sobre el valor de la privacidad en la era digital, lo cierto es que en determinados ámbitos, como la salud y la ciencia, saber de antemano (y con precisión) puede marcar la diferencia entre la vida y la muerte.
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