Una inteligencia artificial (AI) es capaz de leer las a menudo confusas e ilegibles notas de los médicos y estimar con precisión el riesgo de muerte de los pacientes, la duración de la estancia en el hospital y otros factores importantes para la atención médica. Diseñada por un equipo liderado por investigadores de la Escuela de Medicina Grossman de la Universidad de Nueva Yorkla herramienta se utiliza actualmente en sus hospitales para predecir las posibilidades de que un paciente dado de alta sea readmitido en el plazo de un mes.

Durante mucho tiempo, los expertos han explorado algoritmos de computadora destinado a mejorar la atención médica, y algunos han demostrado hacer predicciones valores clínicos.

Sin embargo, son pocos los que se utilizan porque los ordenadores procesan mejor la información presentada en tablas ordenadas, mientras que los médicos suelen escribir en un lenguaje creativo y personalizado que rfleja cómo piensan los seres humanos.

En un estudio público en “Naturaleza» presentarse un idioma nuevo modelo -NYUTron- que puede estar funcionando utilizando texto no alterado de los registros electrónicos de salud para realizar evaluaciones útiles sobre el estado de salud del paciente.

Los resultados revelaron que el programa podía predecir el 80% de las personas que eran readmitidas, una mejora de aproximadamente el 5% en comparación con un modelo informático estándar.

“Programas como NYUTron podrían alertar a los proeedores de atención médica a tiempo sobre factores reales que podrían llevar a una readmisión y otras preocupaciones para que puedan abordarse o incluso evitarse rápidamente”, asegura la autora principal del estudio, Lavender Jiang.

Para automatizar áreas básicas, la tecnología puede agilizar el flujo de trabajo y permitir a los médicos pasar más tiempo con sus pacientes.

Los modelos de lenguajes grandes utilizan algoritmos informáticos especializados para predecir la mayor palabra para completar una oración en función de la probabilidad de que las personas reales utilicen un término particular en ese contexto. Cada vez que más información es útil para «enseñar» a la computadora a reconocer a sus patrones de palabras, con el tiempo se ve más precisa sobre las suposiciones, explicó Jiang.

En este estudio, NYUTron utilizó millones de historias clínicas compiladas a partir de registros de salud electrónicos de 336.000 personas que recibieron atención entre el año 2011 y mayo de 2020.

La IA es capaz de leer las a menudo confusas e ilegibles notas de los médicos

El lenguaje resultante “nube” con 4,1 millones de palabras incluye cualquier registro escrito por un médico, como informe de radiología e instrucciones de alta. Es importante precisar que el lenguaje no establece un estándar entre los médicos, e incluyen el programa para interpretar las abreviaturas únicas de un guionista en particular.

Segun el estudio, NYUTron ha identificado al 85% de las personas que nacieron en el hospital (mejor del 7% en comparación con los métodos estándar) y estima el 79% de la duración real del establecimiento de los pacientes (mejor del 12% en comparación con el modelo estándar).

«Estos resultados demuestran que los grands models de lenguaje hacen posible no solo el desarrollo de ‘intelligenthospitals’, sino que se definen en una realidad», asegura el autor principal del estudio Eric Oermann.