La IA de Google puede predecir cuándo morirá un paciente

 

 

 

 

AI sabe cuándo vas a morir. Pero a diferencia de las películas de ciencia ficción, esa información podría terminar salvando vidas.

Un nuevo artículo publicado en Nature sugiere que alimentar los datos electrónicos de registros de salud a un modelo de aprendizaje profundo podría mejorar sustancialmente la precisión de los resultados proyectados. En los ensayos que utilizaron datos de dos hospitales de EE. UU., Los investigadores pudieron demostrar que estos algoritmos podrían predecir la duración de la estadía y el tiempo de alta del paciente, pero también el momento de la muerte.

La red neuronal descrita en el estudio utiliza una inmensa cantidad de datos, como los signos vitales y el historial médico de un paciente, para hacer sus predicciones. Un nuevo algoritmo alinea los eventos previos de los registros de cada paciente en una línea de tiempo, lo que permitió que el modelo de aprendizaje profundo identificara los resultados futuros, incluida la hora de la muerte. La red neuronal incluso incluye notas manuscritas, comentarios y garabatos en gráficos antiguos para hacer sus predicciones. Y todos estos cálculos en tiempo récord, por supuesto.

¿Qué podemos hacer con esta información, además de temer lo inevitable? Los hospitales podrían encontrar nuevas formas de priorizar la atención del paciente, ajustar los planes de tratamiento y detectar emergencias médicas incluso antes de que ocurran. También podría liberar a los trabajadores de la salud, quienes ya no tendrían que manipular los datos en un formato estandarizado y legible.

AI, por supuesto, ya tiene una serie de otras aplicaciones en el cuidado de la salud. Un par de algoritmos desarrollados recientemente podrían diagnosticar el cáncer de pulmón y la enfermedad cardíaca con mayor presición que los médicos humanos. Los investigadores de salud también han alimentado imágenes de la retina con algoritmos de inteligencia artificial para determinar las posibilidades de que un paciente desarrolle una (o más) de las tres enfermedades oculares más importantes.

Pero esos primeros ensayos operaron en una escala mucho más pequeña que lo que Google está tratando de hacer. Se están cargando más y más de nuestros datos de salud en sistemas informáticos centralizados, pero la mayoría de estas bases de datos existen de forma independiente, distribuidas en varios sistemas de atención médica y agencias gubernamentales.

Canalizar todos estos datos personales en un solo modelo predictivo propiedad de una de las corporaciones privadas más grandes del mundo es una solución, pero no es una solución atractiva. Los registros electrónicos de salud de millones de pacientes en manos de un pequeño número de empresas privadas podrían permitir rápidamente que empresas como la de Google exploten las industrias de la salud y se conviertan en un monopolio de la asistencia sanitaria.

La semana pasada, DeepMind Health, propiedad de Alphabet, fue objeto de escrutinio por parte del gobierno del Reino Unido debido a las preocupaciones de que pudiera "ejercer un poder de monopolio excesivo", según TechCrunch. Y su relación ya estaba desgastada por las acusaciones de que DeepMind Health infringió las leyes del Reino Unido mediante la recopilación de datos de pacientes sin el consentimiento adecuado en 2017.

Los profesionales de la salud ya están preocupados por el efecto que la IA tendrá en los medicamentos una vez que estén realmente integrados, y si no tomamos precauciones para la transparencia antes de eso. La Asociación Médica Estadounidense admite en una declaración que combinar IA con médicos humanos puede traer beneficios significativos, pero afirma que las herramientas de IA deben "esforzarse por cumplir varios criterios clave, que incluyen ser transparente, basado en estándares y libre de prejuicios". La Ley de Portabilidad y Responsabilidad (HIPAA) aprobada por el Congreso en 1996 - 22 años es una eternidad en términos tecnológicos - simplemente no lo reducirá.

Sin un marco regulatorio efectivo que estimule la transparencia en los Estados Unidos, será casi imposible responsabilizar a estas compañías. Puede ser responsabilidad de las empresas privadas asegurarse de que la tecnología de inteligencia artificial tenga un impacto en la atención médica que beneficie a los pacientes , no solo a las propias compañías.

 

Por Victor Tangermann

18 de junio de 2018 

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