La medicina moderna tiene como objetivo prevenir y anticipar el desarrollo de enfermedades graves que amenazan la vida. Sin embargo, la fuerza y el conocimiento de una persona a menudo no son suficientes para predecir ciertas complicaciones. La IA DeepMind de Google, que actualmente está aprendiendo a predecir la muerte de personas, puede acudir en ayuda de los médicos en el futuro.
Como suele ocurrir en situaciones similares, se utilizaron casos clínicos ya conocidos para entrenar a la IA. Los desarrolladores de Google "alimentaron" a DeepMind con los datos de casi 220 mil pacientes adultos tratados entre 2009 y 2016. La información del paciente fue proporcionada por el Centro Médico de la Universidad de California en San Francisco y la Universidad Médica de la Ciudad de Chicago. Además, los científicos utilizaron la información recibida del Departamento de Asuntos de Veteranos de EE. UU., Que proporcionó acceso a datos sobre 700.000 ex militares supervisados. En total, se agregaron más de 46 mil millones de elementos a la base de datos sobre una variedad de indicadores de salud. Por el momento, el algoritmo tiene como objetivo encontrar condiciones como insuficiencia renal aguda y neumonía. Estos estados no fueron elegidos por casualidad, porque, según los autores del trabajo, “La insuficiencia renal aguda o la neumonía pueden afectar a personas de cualquier edad y, a menudo, comienzan después de procedimientos y cirugías de rutina. El 11% de todas las muertes en el hospital son causadas por un deterioro en el bienestar del paciente y los cambios en la condición del paciente no siempre se pueden notar en una etapa temprana.
El sistema ahora puede predecir la probabilidad de que un paciente muera en 24-48 horas, pero el objetivo principal del proyecto es aprender a predecir la muerte en los próximos 12 meses. Además, está previsto ampliar los datos sobre enfermedades patológicas mortales. Dicho uso de inteligencia artificial para fines médicos puede usarse no solo para estar listo para las medidas de reanimación, sino también para prevenir el desarrollo de afecciones graves en los pacientes.
Vladimir Kuznetsov
