Google está entrenando a la IA para predecir cuándo morirá un paciente
Una mujer con cáncer de mama en etapa avanzada llegó a un hospital de la ciudad, los fluidos ya inundaban sus pulmones. Ella vio a dos doctores y obtuvo un escáner de radiología. Los ordenadores del hospital leyeron sus signos vitales y calcularon un 9.3 por ciento de posibilidades de que muriera.
Luego vino el turno de Google. Un nuevo tipo de algoritmo creado por la compañía leyó a la mujer, 175.639 puntos de datos, y evaluó su riesgo de muerte: 19.9 por ciento. Ella falleció en cuestión de días.
La abrumadora versión de la muerte de la mujer no identificada fue publicada por Google en mayo en una investigación que destaca el potencial de las redes neuronales para el cuidado de la salud, una forma de software de inteligencia artificial que es particularmente útil para usar datos para aprender y mejorar automáticamente. Google creó una herramienta que podría pronosticar una serie de resultados para los pacientes, que incluyen cuánto tiempo pueden permanecer las personas en los hospitales, sus probabilidades de volver a ingresar y las probabilidades de que pronto mueran.
Lo que más impresionó a los expertos médicos fue la capacidad de Google para examinar datos que antes estaban fuera de su alcance: notas ocultas en archivos PDF o garabatos en gráficos antiguos. La red neuronal engulló toda esta información ingobernable y luego mostro sus predicciones. Y lo hizo mucho más rápido y con mayor precisión que las técnicas existentes. El sistema de Google incluso mostró qué registros lo llevaron a conclusiones.
Los hospitales, los médicos y otros proveedores de atención médica han intentado durante años utilizar mejor las existencias de registros de salud electrónicos y otros datos de pacientes. Más información compartida y resaltada en el momento correcto podría salvar vidas, y al menos ayudar a los trabajadores médicos a dedicar menos tiempo a la documentación y más a la atención del paciente. Pero los métodos actuales de extracción de datos de salud son costosos, engorrosos y lentos.
Hasta el 80 por ciento del tiempo pasado en los modelos predictivos actuales va al "trabajo cortante" de hacer que los datos sean presentables, dijo Nigam Shah, profesor asociado de la Universidad de Stanford, quien es coautor del trabajo de investigación de Google, publicado en la revista Nature. El enfoque de Google evita esto. "Puedes tirar el fregadero de la cocina y no tener que preocuparte por eso", dijo Shah.
El siguiente paso de Google es trasladar este sistema predictivo a las clínicas, dijo el jefe de IA Jeff Dean. La unidad de investigación de salud de Dean, a veces denominada Medical Brain, está trabajando en una serie de herramientas de IA que pueden predecir los síntomas y las enfermedades con un nivel de precisión que se enfrenta con esperanza y alarma.
Dentro de la compañía, hay mucha emoción sobre la iniciativa. "Finalmente encontraron una nueva aplicación para AI que tiene una promesa comercial".
Desde que Google, de Alphabet Inc., se declaró una empresa "AI primero" en 2016, gran parte de su trabajo en esta área se ha destinado a mejorar los servicios de Internet existentes. Los avances del equipo de Medical Brain brindan a Google la oportunidad de introducirse en un nuevo mercado, algo que cofundadores Larry Page y Sergey Brin han intentado una y otra vez.
El software en el cuidado de la salud está en gran medida codificado a mano en estos días. En contraste, el enfoque de Google, donde las máquinas aprenden a analizar los datos por sí mismas, "puede superar todo lo demás", dijo Vik Bajaj, ex ejecutivo de Verily, un brazo de atención médica de Alphabet y director general de la firma de inversión Foresite Capital. "Ellos entienden qué problemas vale la pena resolver", dijo, "ahora han hecho suficientes pequeños experimentos para saber exactamente cuáles son las direcciones fructíferas".
Dean imagina que el sistema de IA dirigirá a los médicos hacia ciertos medicamentos y diagnósticos. Otro investigador de Google dijo que los modelos existentes pasan por alto eventos médicos obvios, incluso si un paciente se sometió a una cirugía previa. La persona describió los modelos codificados a mano existentes como "un obstáculo obvio y gigantesco" en la atención médica.
A pesar del optimismo sobre el potencial de Google, el uso de la inteligencia artificial para mejorar los resultados de la atención médica sigue siendo un gran desafío. Otras compañías, en particular la unidad Watson de IBM, han tratado de aplicar la IA a la medicina, pero han tenido un éxito limitado ahorrando dinero e integrando la tecnología en otros sistemas.
Google siempre ha buscado acceso a registros médicos digitales, también con resultados mixtos. Para su investigación reciente, el gigante de Internet hizo acuerdos con la Universidad de California, San Francisco y la Universidad de Chicago para obtener 46 mil millones de datos anónimos de pacientes. El sistema de IA de Google creó modelos predictivos para cada hospital, no uno que analizará datos entre los dos, un problema más difícil. Una solución para todos los hospitales sería aún más desafiante. Google está trabajando para asegurar nuevos socios para acceder a más registros.
Una inmersión más profunda en la salud solo se sumaría a la gran cantidad de información que Google ya tiene sobre nosotros. "Las empresas como Google y otros gigantes tecnológicos tendrán una capacidad única, casi monopolística, de capitalizar todos los datos que generemos", dijo Andrew Burt, director de privacidad de la compañía de datos Immuta. Él y el oncólogo pediátrico Samuel Volchenboum escribieron una columna reciente en la que argumentan que los gobiernos deberían evitar que esta información se convierta en "propiedad exclusiva de unas pocas empresas", como en la publicidad en línea donde reina Google.
Google está trabajando con cuidado cuando se trata de información de los pacientes, especialmente a medida que aumenta el escrutinio público sobre la recolección de datos. El año pasado, los reguladores británicos abofetearon a DeepMind, otro laboratorio Alphabet AI, por probar una aplicación que analizaba registros médicos públicos sin decirle a los pacientes que su información se usaría así.
Con el último estudio, Google y sus socios hospitalarios insisten en que sus datos son anónimos, seguros y utilizados con permiso del paciente. Volchenboum dijo que a la compañía le puede resultar más difícil mantener ese rigor de datos si se expande a hospitales más pequeños y redes de atención médica.
Aún así, Volchenboum cree que estos algoritmos podrían salvar vidas y ahorrar dinero. Él espera que los registros de salud se mezclen con otras estadísticas. Finalmente, los modelos de inteligencia artificial podrían incluir información sobre el clima y el tráfico locales, otros factores que influyen en los resultados de los pacientes. "Es casi como si el hospital fuera un organismo", dijo.
Pocas empresas están mejor posicionadas para analizar este organismo como lo hace Google. La compañía y su primo Alphabet están desarrollando dispositivos para rastrear muchas más señales biológicas. Incluso si los consumidores no toman masivamente rastreadores de salud portátiles, Google tiene muchos otros pozos de datos para aprovechar. Conoce el clima y el tráfico. Los teléfonos Android de Google rastrean cosas como la forma en que las personas caminan, información valiosa para medir el deterioro mental y algunas otras dolencias. Todo lo que podría ser arrojado a la sopa algorítmica médica.
Los registros médicos son solo parte de los planes de atención médica de la AI de Google. Su cerebro médico ha desplegado sistemas de IA para radiología, oftalmología y cardiología. También están trabajando con la dermatología. El personal creó una aplicación para detectar lesiones cutáneas malignas; un gerente de producto camina por la oficina con 15 tatuajes falsos en sus brazos para probarlo.
Dean, el jefe de IA, enfatiza que esta experimentación se basa en un consejo médico serio, no solo en codificadores de software curiosos. Google está iniciando una nueva prueba en India que usa su software de IA para detectar imágenes de los ojos en busca de signos tempranos de una afección llamada retinopatía diabética. Antes de publicarlo, Google hizo que tres especialistas en retina debatieran sobre los primeros resultados de la investigación, dijo Dean.
Con el tiempo, Google podría licenciar estos sistemas a clínicas, o venderlos a través de la división de computación en la nube de la compañía como una especie de diagnóstico como servicio. Microsoft Corp., un importante rival de la nube, también está trabajando en servicios predictivos de inteligencia artificial. Para comercializar una oferta, Google primero debe tener en sus manos más registros, que tienden a variar ampliamente entre los proveedores de servicios de salud. Google podría comprarlos, pero eso puede no ser tan bueno para los reguladores o los consumidores. Los tratos con UCSF y la Universidad de Chicago no son comerciales.
Por ahora, la compañía dice que es demasiado pronto para establecerse en un modelo comercial. En la conferencia anual de desarrolladores de Google en mayo, Lily Peng, miembro de Medical Brain, caminó a través de las investigaciones del equipo para comparar a los humanos al detectar el riesgo de enfermedades cardíacas. "De nuevo", dijo ella. "Quiero enfatizar que esto esta en una fase muy temprana".
