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Google desarrolla IA que pronostica cuándo morirás

La red neuronal desarrollada por Google pronostica parámetros de salud con mayor precisión y rapidez que los sistemas hospitalarios.
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Google tiene listo un software para hospitales que digiere datos masivamente y que es capaz de pronosticar mejor que los sistemas actuales el tiempo de residencia de un paciente, que tan probable es que recaiga e incluso de qué tamaño es su riesgo de morir internado.

Se trata de un sistema de redes neuronales, un software con inteligencia artificial 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 un 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.


De acuerdo con 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 el cada vez más delicado asunto de la vida privada de las personas.


FM

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