Una nueva herramienta de inteligencia artificial ha demostrado la capacidad de leer notas médicas y predecir con precisión el riesgo de muerte de los pacientes, su reingreso al hospital y otros resultados importantes para su atención.
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Desarrollado por un equipo de la Facultad de Medicina Grossman de la Universidad de Nueva York (NYU), el programa se utiliza en todos los hospitales afiliados a universidades con la esperanza de convertirse en un estándar en atención médica.
El estudio sobre su valor predictivo fue publicado este miércoles (7) en la revista “Nature”. El autor principal, Eric Oermann, neurocirujano e informático de la Universidad de Nueva York, dijo a la AFP que, si bien los modelos predictivos sin IA existen desde hace años en la medicina, en la práctica se utilizan poco porque los datos que requieren requieren una reorganización y una incómoda 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 la clínica, lo que discuten con los pacientes”, destacó el autor. "Entonces nuestra revelación básica fue: ¿podemos comenzar con notas médicas como fuente de datos y luego construir modelos predictivos basados en ellas?"
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El modelo de lenguaje masivo llamado NYUTron fue entrenado con millones de notas médicas extraídas de los registros médicos de 387.000 personas que recibieron atención en los hospitales NYU Langone entre enero de 2011 y mayo de 2020. Los registros incluían notas tomadas por médicos, notas de progreso de los pacientes, informes de radiología y instrucciones de alta por un total de 4,1 mil millones de palabras.
Uno de los desafíos clave para el programa fue interpretar el lenguaje natural que los médicos usan en sus notas, que varía ampliamente entre individuos, incluidas las abreviaturas que usan.
Al analizar los registros de lo obtenido, los investigadores pudieron calcular con qué frecuencia las predicciones del programa eran correctas. Además, probaron la herramienta en entornos del mundo real y la entrenaron utilizando registros de un hospital de Manhattan para ver cómo funcionaba en un hospital de Brooklyn con diferentes datos demográficos de pacientes.
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En general, NYUTron identificó al 95% de las personas que murieron en el hospital antes de ser dadas de alta y al 80% de los pacientes que serían readmitidos dentro de los 30 días. La herramienta superó las predicciones de la mayoría de los médicos, así como los modelos actuales que no utilizan IA.
Sin embargo, para sorpresa del equipo, “el médico más experimentado, que de hecho es muy famoso, tuvo un desempeño sobrehumano, mejor que el modelo”, destacó Oermann. "El punto óptimo entre la tecnología y la medicina no es que siempre deba proporcionar resultados sobrehumanos, sino que debe ofrecer un punto de partida real".
NYUTron también estimó correctamente la duración de la estadía del 79% de los pacientes, la denegación de cobertura de seguro en el 89% de los casos y la presencia de afecciones adicionales en el 89% de los casos en los que la enfermedad primaria del paciente estuvo acompañada de otras afecciones.
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La IA nunca sustituirá la relación médico-paciente, afirma Oermann. En cambio, ayudará a "proporcionar más información a los médicos en el lugar de atención para que puedan tomar decisiones más informadas".
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