Google está entrenando IA para predecir cuándo morirá un paciente

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La 'medicina basada en evidencia' ya está poniendo patas arriba a la profesión médica y deshumanizando la atención al paciente, pero la aplicación de la IA para predecir el tratamiento y los resultados es varios órdenes de magnitud peor. Si Google predice erróneamente su inminente desaparición, ¿se retirará el tratamiento para ahorrar dinero? ⁃ Editor TN

Una mujer con cáncer de seno en etapa tardía llegó a un hospital de la ciudad, los fluidos ya le inundaban los pulmones. Ella vio a dos médicos y se hizo un examen de radiología. Las computadoras del hospital leyeron sus signos vitales y estimaron un 9.3 por ciento de posibilidades de que muriera durante su estadía.

Luego llegó el turno de Google. Un nuevo tipo de algoritmo creado por la compañía leyó sobre la mujer (175,639 puntos de datos) y presentó su evaluación de su riesgo de muerte: 19.9 por ciento. Falleció en cuestión de días.

El desgarrador relato de la muerte de una mujer no identificada fue publicado por Google en mayo en una investigación que destaca el potencial de atención médica de las redes neuronales, una forma de software de inteligencia artificial que es particularmente bueno para usar datos para aprender y mejorar automáticamente. Google había creado una herramienta que podía pronosticar una gran cantidad de resultados de pacientes, incluido el tiempo que las personas pueden permanecer en los hospitales, sus probabilidades de reingreso y las posibilidades de que pronto mueran.

Lo que más impresionó a los expertos médicos fue la capacidad de Google de examinar datos que antes estaban fuera de su alcance: notas enterradas en archivos PDF o garabateadas en gráficos antiguos. La red neuronal engulló toda esta información rebelde y luego escupió predicciones. Y lo hizo mucho más rápido y con mayor precisión que las técnicas existentes. El sistema de Google incluso mostró qué registros lo llevaron a conclusiones.

Los hospitales, los médicos y otros proveedores de atención médica han intentado durante años utilizar mejor las existencias de registros médicos electrónicos y otros datos de los pacientes. Más información compartida y destacada en el momento adecuado podría salvar vidas y, como mínimo, ayudar a los trabajadores médicos a dedicar menos tiempo al papeleo y más tiempo a la atención al paciente. Pero los métodos actuales de extracción de datos de salud son costosos, engorrosos y requieren mucho tiempo.

Tanto como el 80 por ciento del tiempo dedicado a los modelos predictivos de hoy se destina al "trabajo reducido" de hacer que los datos sean presentables, dijo Nigam Shah, profesor asociado de la Universidad de Stanford, coautor del trabajo de investigación de Google, publicado en la revista Nature. El enfoque de Google evita esto. “Puedes tirar al fregadero de la cocina y no tener que preocuparte por eso”, dijo Shah.

El siguiente paso de Google es trasladar este sistema predictivo a las clínicas, dijo el jefe de inteligencia artificial Jeff Dean a Bloomberg News en mayo. La unidad de investigación de salud de Dean, a veces conocida como Medical Brain, está trabajando en una gran cantidad de herramientas de inteligencia artificial que pueden predecir síntomas y enfermedades con un nivel de precisión que se cumple con esperanza y alarma.

Dentro de la empresa, hay mucho entusiasmo por la iniciativa. "Finalmente han encontrado una nueva aplicación para IA que tiene una promesa comercial", dice un Googler. Desde que Google, de Alphabet Inc., se declaró a sí misma como una empresa de "IA primero" en 2016, gran parte de su trabajo en esta área se ha destinado a mejorar los servicios de Internet existentes. Los avances del equipo de Medical Brain le dan a Google la oportunidad de entrar en un mercado completamente nuevo, algo que los cofundadores Larry Page y Sergey Brin han probado una y otra vez.

El software en el cuidado de la salud se codifica a mano en gran medida en estos días. Por el contrario, el enfoque de Google, en el que las máquinas aprenden a analizar datos por sí mismas, “puede simplemente superar todo lo demás”, dijo Vik Bajaj, ex ejecutivo de Verily, una rama de atención médica de Alphabet, y director gerente de la firma de inversiones Foresite Capital. “Ellos comprenden qué problemas vale la pena resolver”, dijo. "Ahora han realizado suficientes pequeños experimentos para saber exactamente cuáles son las direcciones fructíferas".

Dean imagina que el sistema de IA dirige a los médicos hacia ciertos medicamentos y diagnósticos. Otro investigador de Google dijo que los modelos existentes omiten eventos médicos obvios, incluso si un paciente tuvo una cirugía previa. La persona describió los modelos codificados a mano existentes como "un obstáculo obvio y gigantesco" en la atención médica. La persona pidió no ser identificada discutiendo el trabajo en progreso.

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