- Un modelo de inteligencia artificial llamado NYUTron lee notas médicas y predice riesgo de muerte, readmisión y otros resultados importantes en pacientes.
- NYUTron se entrenó en millones de notas clínicas y logró identificar 95% de las personas que murieron en el hospital y 80% de los pacientes que serían readmitidos dentro de 30 días.
- La herramienta de inteligencia artificial ya se utiliza en hospitales de Nueva York on convenios con la universidad.
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La Inteligencia Artificial ha demostrado ser útil en la lectura de imágenes médicas e incluso en aprobar exámenes de derecho y de licencia médica.
Ahora, una nueva herramienta de inteligencia artificial demostró la capacidad de leer las notas de médicos y anticipar con precisión el riesgo de muerte de los pacientes; así como la readmisión al hospital y otros resultados importantes.
Diseñado por un equipo de la Escuela de Medicina Grossman de la Universidad de Nueva York (NYU), el software se usa actualmente en los hospitales afiliados a la universidad en todo Nueva York. Esto con la esperanza de que se convierta en una parte estándar de la atención médica.
Un estudio sobre su valor predictivo fue publicado el miércoles en la revista Nature.
Una nueva era de la inteligencia artificial en la medicina
El autor principal, Eric Oermann, neurocirujano e informático de la Universidad de Nueva York, dijo a la AFP que, si bien los modelos predictivos que no son de inteligencia artificial han existido en la medicina durante mucho tiempo, apenas se usaban en la práctica porque los datos que necesitaban requerían una reorganización y un formateo engorrosos.
Pero «una cosa que es común en la medicina en todas partes es que los médicos escriben notas sobre lo que han visto en la clínica, lo que han discutido con los pacientes», dijo.
«Entonces, nuestra idea básica fue, ¿podemos comenzar con notas médicas como nuestra fuente de datos y luego construir modelos predictivos sobre eso?»
El modelo de lenguaje grande, llamado NYUTron, se entrenó en millones de notas clínicas de los registros de salud de 387,000 personas que recibieron atención en los hospitales NYU Langone entre enero de 2011 y mayo de 2020.
Estos incluyeron cualquier registro escrito por médicos —como notas de progreso del paciente, informes de radiología e instrucciones de alta. Esto resultó en un corpus de 4,100 millones de palabras.
Uno de los desafíos clave para el software fue interpretar el lenguaje natural en el que escriben los médicos, que varía mucho entre los individuos, incluso en las abreviaturas que eligen.
Al revisar los registros de lo que sucedió, los investigadores pudieron calcular con qué frecuencia las predicciones del software resultaron ser precisas.
También probaron la herramienta en entornos reales, entrenándola en los registros de, por ejemplo, un hospital en Manhattan y luego viendo cómo le fue en un hospital de Brooklyn, con diferentes datos demográficos de pacientes.
La Inteligencia Artificial sigue sin ser un sustituto de doctores humanos
En general, NYUTron identificó un impresionante 95% de las personas que murieron en el hospital antes de recibir el alta y un 80% de los pacientes que serían readmitidos dentro de 30 días.
Superó a la mayoría de los médicos en sus predicciones, así como a los modelos informáticos que no son de inteligencia artificial que se utilizan en la actualidad.
Pero, para sorpresa del equipo, «el médico de mayor rango que en realidad es un médico muy famoso, tuvo un desempeño sobrehumano, mejor que el modelo», dijo Oermann.
«El punto óptimo para la tecnología y la medicina no es que siempre brinde necesariamente resultados sobrehumanos, pero realmente traerá esa línea de base».
NYUTron también calculó correctamente 79% de la duración real de la estadía de los pacientes; 87% de los casos en los que el seguro les negó la cobertura a los pacientes; y 89% de los casos en los que la enfermedad principal de un paciente estuvo acompañada de afecciones adicionales.
La inteligencia artificial nunca será un sustituto de la relación médico-paciente, dijo Oermann. Más bien, ayudarán a «brindar más información a los médicos sin problemas en el punto de atención para que puedan tomar decisiones más informadas».
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