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.
Lo que más impresionó a los médicos fue 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 tornado difícil. La minería de datos en este rubro es costosa, engorrosa y lenta. Lo opuesto al algoritmo de IA de Google.
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 precisión. Lo cual es motivo de entusiasmo y ansiedad en la compañía, que desde 2016 se declaró dedicada a la IA.
Fuente: Infobae
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