Inteligencia artificial demostró su capacidad predictiva en pacientes de EE.UU.

Una nueva herramienta de inteligencia artificial, desarrollada en EE. UU: demostró su capacidad predictiva sobre la evolución de pacientes en hospitales de la ciudad de Nueva York.

El programa, que fue diseñado en la Escuela Grossman de Medicina de la NYU, se usa en todos los hospitales afiliados a esta universidad en Nueva York, con la esperanza de que se vuelva estándar en la salud. Ahora, un estudio sobre su valor predictivo fue publicado por la revista Nature.

El autor principal del estudio, Eric Oermann, neurocirujano de la NYU y científico computacional, dijo que mientras los modelos predictivos sin inteligencia artificial estuvieron alrededor de la medicina por varios años, se usaron muy poco en la práctica, porque los datos que necesita requieren una incómoda reorganización y adaptación de formato.

Sin embargo, "una cosa que es común en la medicina en todas partes, es que los médicos escriben notas sobre lo que ven en clínica, lo que han hablado con pacientes", dijo. "Entonces, nuestra revelación básica fue: ¿Podemos comenzar con las notas médicas como fuente de datos y después construir modelos predictivos sobre ellas?", continuó en declaraciones citadas por la agencia AFP.

El enorme modelo de lenguaje, llamado NYUTron, fue entrenado con millones de notas médicas extraídas de historias clínicas de 387.000 personas que recibieron atención médica en los hospitales NYU Langone, entre enero de 2011 y mayo de 2020.

Estos registros incluían los escritos de médicos, notas de evolución de pacientes, informes de radiología e instrucciones para dar de alta. En total se acumularon 4.100 millones de palabras.

Uno de los retos clave para el programa fue interpretar el lenguaje natural que los médicos escriben, que varía ampliamente entre individuos, incluso por las abreviaciones que cada uno usa. Al mirar los registros de lo que obtuvieron, los investigadores fueron capaces de calcular cada cuánto las predicciones del programa fueron acertadas.

Además probaron la herramienta en ambientes vivos, y la entrenaron a partir de registros de un hospital en Manhattan, para luego ver cómo se comportaba en uno de Brooklyn, con distintos datos demográficos de pacientes.

En general, NYUTron identificó un 95% de personas que murieron en el hospital antes de ser dadas de alta, y 80% de pacientes que serían readmitidos en 30 días.

La herramienta superó el rendimiento de la mayoría de predicciones de doctores, y también el de modelos actuales que no usan inteligencia artificial.

Sin embargo, para sorpresa del equipo, "el más experimentado de los doctores, quien es de hecho muy famoso, tuvo un rendimiento superhumano, mejor que el modelo", dijo Oermann.