Google desarrolla tecnología para pronosticar tiempo de vida restante de pacientes

Las pruebas que se han realizado han sido aceptadas por médicos

Google llevará su software a hospitales de EU en un incio

Por: Salvador Gaytán

Ciudad de México (Rasainforma.com).- Google tiene preparado un software para hospitales que digiere datos masivamente y que es capaz de pronosticar mejor que los sistemas actuales el tiempo de resistencia de un paciente, qué tan probable es que recaiga e incluso de qué tamaño se su riesgo de morir internado.

Se trata de un sistema de redes neuronales capaz de aprender y mejorar a partir de la experiencia, y los primeros resultados en dos hospitales anticipan de la posibilidad de un mercado global, enorme, y con beneficios para la salud.

En el reporte que Google publicó el pasado mayo en la revista Nature se cuenta el caso de una paciente que llegó a un hospital afectada por cáncer de mama en fase terminal. La mujer fue revisada por dos médicos, se le hizo un estudio radiológico y las computadoras del centro de salud pronosticaron un riesgo del 9.3 por ciento de que muriera durante su estancia.

El caso se turnó a la red neuronal de Google, que en 24 horas analizó 175 mil 639 datos y pronosticó un riesgo de muerte del 19.9 por ciento. Diez días después la paciente falleció.

Los expertos que evaluaron el desempeño de la nueva herramienta consideraron muy positivo que el sistema pudiera revisar información contenida en archivos PDF e incluso notas manuscritas en registros antiguos. El sistema devoró datos y produjo, en menos tiempo y con más precisión, un pronóstico más confiable. Y hasta dijo a los médicos en qué registros se basó para su dictamen.

El desarrollo de esta red neuronal estuvo a cargo de la unidad de investigación en salud de Google, a cargo de Jeff Dean. La unidad es conocida como Medical Brain y está trabajando en un conjunto de poderosas herramientas que usan la inteligencia artificial y el llamado aprendizaje profundo en redes neuronales para predecir síntomas y valorar enfermedades con una precisión y confiabilidad que todavía no existe.

Según Dean, el paso natural siguiente es poner su sistema predictivo en clínicas. El reporte publicado en mayo describió pruebas hechas con ayuda de la Universidad de California en San Francisco y la Universidad de Chicago sobre una base de 46 mil millones de datos anónimos de pacientes.

Esto comprendió dos hospitales, e incluso para una empresa tan habituada a volúmenes masivos de datos, llevar esta tecnología a todo un sistema de salud representa un enorme desafío que además debe encarar e cada vez más delicado asunto de la vida privada de las personas.

Con información de Milenio

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