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Martes, 19 de Junio de 2018 | 10:03 am

Google entrena máquinas para que predigan cuándo morirá una persona enferma

Google entrena máquinas para que predigan cuándo morirá una persona enferma

infobae

La inteligencia artificial brinda herramientas para mejorar el cuidado de la salud.

Cuando la mujer llegó al hospital con una complicación por su cáncer de mama terminal, los médicos estimaron, por su experiencia, que sería difícil que lograra regresar a su casa. Un algoritmo de Google le puso un cifra: tras analizar 175.639 puntos de datos, estimó el riesgo de muerte de esa paciente en particular en un 19,9 por ciento. La mujer murió en pocos días.

La gran compañía tecnológica estudia una forma de inteligencia artificial (IA), las redes neuronales (un modelo informático con neuronas artificiales que actúan de manera análoga a los axones de las neuronas humanas), que ha mostrado una buena capacidad de aprender y progresar. Al aplicar las redes neuronales al cuidado de la salud, Google ha creado una herramienta que permite queda por establecer con cuánta exactitud, y los estudios siguen estimar las posibilidades que enfrenta un paciente: cuánto tiempo permanecerá internado, si va a morir, qué posibilidades de remisión tiene, cuán probable es que deba volver a ser ingresado y en cuánto tiempo luego del alta.

Hace dos años que Google trabaja en proyectos de inteligencia artificial aplicada. (iStock)

Lo que más impresionó a los médicos la capacidad del instrumento para asociar datos con los que ellos ya contaban, pero que a veces eran notas antiguas, o información perdida en un PDF. Pero las redes neuronales asimilaron y cruzaron todos esos detalles, y lo hicieron a una velocidad asombrosa. Y una vez manifestado el resultado, el sistema también explicó los caminos por los cuales llegó a esa conclusión.

No es que la medicina moderna tenga pocos datos sobre los pacientes: al contrario, los tiene en demasía, y el registro electrónico los hace accesibles con facilidad. Sin embargo, darles un uso práctico a los efectos de mejorar el cuidado de la salud se ha probado difícil. La minería de datos en este rubro es costosa, engorrosa y lenta. Lo opuesto al algoritmo de IA de Google.

La cantidad de datos y la velocidad de procesamiento asombró a los médicos.  (Shuttersotck)

Nigam Shah, profesor de la Universidad de Stanford y coautor del trabajo publicado en la revista académica Nature, explicó que más de las tres cuartas partes del esfuerzo de crear modelos predictivos es simplemente organizar los datos de manera tal que sean presentables. Pero como se dice en Silicon Valley, las personas no pueden multiplicar su escala de productividad, pero los algoritmos, sí.

Si el software que actualmente se usa en el cuidado de la salud se codifica a mano, el enfoque de Google cambia la perspectiva: se pasa de la inteligencia humana a la IA. "Proponemos una representación de la historia clínica en bruto de un paciente sobre la base del formato de Recursos Rápidos de Interoperatividad de la Salud", dice la investigación de Shah y colegas. "Demostramos que los métodos de aprendizaje automático que utilizan esta representación pueden predecir con exactitud numerosos eventos médicos".

Google espera poder llevar este sistema predictivo a los hospitales, dijo Jeff Dean, su jefe de IA. La unidad de investigación para la salud,también llamada Cerebro Médico, desarrolla distintas herramientas de IA para la predicción de síntomas y enfermedades con mucha presión. Lo cual es motivo de entusiasmo y ansiedad en la compañía, que desde el 2016 se declaró dedicada a IA.

El acceso de Google a las historias clínicas de millones de personas causó alarma entre los defensores de la privacidad. Por eso la empresa y sus socios en los hospitales insisten en que garantizarán que los datos serán anonimizados y se usarán con autorización de cada paciente.

En caso de que se compruebe la eficacia de la herramienta de AI, Google podría entregarla con licencia a diferentes sistemas de salud en el mundo, u ofercerlo en su división de datos en la nube como un servicio de diagnóstico. Pero por ahora, los miembros del Cerebro Médico quieren "enfatizar que es realmente temprano" para pensar en un modelo de negocio.

Fotos: Shutterstock. 

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