Google está utilizando 46 mil millones de datos para predecir los resultados médicos de los pacientes en los hospitales

Google espera poder predecir la evolución de un paciente en cuanto ingrese en el hospital

Un nuevo trabajo de investigación de Google afirma tener mayor precisión que el software existente para predecir resultados como: si un paciente morirá en el hospital, será dado de alta o reingresado y su diagnóstico final.

Para llevar a cabo el estudio, Google obtuvo 46.864.534.945 de datos de 216.221 adultos que abarcan 11 años de datos cruzados de dos hospitales, el Centro médico de la Universidad de California en San Francisco (desde 2012 hasta 2016) y la Universidad de Medicina  de Chicago (2009-2016).

Google usa 46 mil millones de datos para predicciones en salud

Google afirma que hay grandes mejoras en comparación con los modelos que se usan hoy en día para predecir los resultados médicos. Su mayor fortaleza es la capacidad de predecir las muertes de pacientes 24-48 horas antes de lo que lo hacen los métodos actuales, lo que podría dar tiempo a los médicos para administrar procedimientos idóneos para salvar vidas.

El mayor desafío para los investigadores de IA que buscan entrenar sus algoritmos con los historiales electrónicos son los datos dispares y mal etiquetados contenidos en los mismos.

Además de los datos, las notas escritas han sido generalmente difíciles de comprender para los sistemas automatizados; cada médico y enfermera escribe de manera diferente y cada uno con diferente estilo.

Para compensar estos contratiempos, el enfoque de Google se basa en tres complejas redes neuronales profundas que aprenden de todos los datos y determinan qué eventos tienen más impacto para los resultados finales.

Después de analizar a miles de pacientes, el sistema identificó qué palabras se asociaron más estrechamente con los resultados, y aprendió a prestar menos atención a lo que determinó que eran datos irrelevantes.

Más allá de los resultados del documento, la investigación representa una inversión considerable en la aplicación de la IA a la salud.

La tecnología especializada también podría amenazar el trabajo de compañías como IBM, que se ha presentado como un innovador en IA médica, pero ha recibido reacciones negativas por hacer grandes promesas con resultados poco tangibles.

Fuente: Quartz

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