Google se entrena para predecir el día de tu muerte

Trabaja en el desarrollo de una aplicación basada en la Inteligencia Artificial para analizar el historial médico de una persona y determinar su salud con precisión


Google lo quiere saber todo de ti, y ahora trabaja para conocer también cuándo será el día de tu muerte. El gigante trabaja en el desarrollo de un sistema de Inteligencia Artificial para hacer predicciones sobre la posibilidad de muerte entre pacientes hospitalizados. En este caso se trata de un sistema entrenado para analizar el historial de la persona enferma y determinar su estado de salud con mucha precisión. Medical Brain, el equipo de Google que trabaja desarrollando este sistema, utiliza un nuevo tipo de algoritmo de inteligencia para hacer predicciones sobre la probabilidad de muerte e incluso pronosticando cuándo será.

En un artículo publicado el mes pasado en la revista Nature, el equipo de Google explicó cómo el algoritmo que Medical Brain había desarrollado determinaba si los pacientes hospitalizados en dos hospitales diferentes sobrevivirían. Los resultados concluyen que la precisión era del 95 % en el primer hospital y de un 93 % en el segundo. Los sistemas de inteligencia artificial de Google pueden analizar el historial médico de una persona para ayudar a los médicos a hacer predicciones más precisas sobre la salud de un paciente, e incluso proporcionar estimaciones sobre cuándo puede morir un paciente, según un informe de Bloomberg.

En este caso, la inteligencia artificial de Google utiliza redes neuronales, que han demostrado ser eficaces para recopilar datos y luego usarlos para aprender y mejorar el análisis. La tecnología de Google puede «anticipar el anfitrión de los resultados de los pacientes, incluido cuánto tiempo pueden permanecer las personas en los hospitales, sus probabilidades de readmisión y las posibilidades de que pronto mueran».

Google intenta aplicar la tecnología de Inteligencia Artificial para resolver algunos de los problemas que enfrenta el sector de la salud, demostrando ser enormemente prometedor al analizar grandes cantidades de datos y realizar tareas que normalmente requieren muchas horas de trabajo.  

En un estudio de caso, el algoritmo Medical Brain dio a una mujer con cáncer de mama metastásico una probabilidad del 19,9% de morir en el hospital al obtener 175.639 puntos de datos de sus registros médicos. La puntuación de alerta temprana del hospital, que es la que se suele utilizar, le dio un 9,3% de probabilidades de morir. La mujer falleció a las dos semanas. 

Estos sistemas son conocidos por su capacidad para manejar grandes volúmenes de datos relativamente desordenados, incluidos los errores en las etiquetas y un gran número de variables de entrada. Una ventaja clave es que los investigadores generalmente no necesitan especificar qué posibles variables de predicción considerar y en qué combinaciones; en cambio, las redes neuronales pueden aprender representaciones de los factores clave y las interacciones de los datos en sí.

La promesa de la medicina digital se debe en parte a la esperanza de que, al digitalizar los datos de salud, se podría aprovechar más fácilmente los sistemas de información informática para comprender y mejorar la atención. Se sospecha ampliamente que el uso de tales esfuerzos, si tiene éxito, podría proporcionar beneficios importantes no solo para la seguridad y la calidad del paciente. 

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