La IA en cuestión es la versión adaptada de un sistema previo entrenado para identificar a las personas con mayor riesgo de complicaciones ante la gripe. Para dicho entrenamiento, los investigadores usaron millones de registros de Maccabi recopilados desde hace 27 años. Para realizar sus predicciones, el sistema se basa en una variedad de datos médicos, que incluyen la edad, el índice de masa corporal (IMC), trastornos de salud como las enfermedades cardíacas y la diabetes, y los antecedentes de ingresos hospitalarios. La IA puede rastrear una gran cantidad de registros y detectar a las personas en riesgo que de otro modo podrían no haber sido identificadas.
Maccabi también usa la IA como ayuda para determinar el nivel de tratamiento que las personas identificadas podrían requerir si se enfermaran, ya sea cuidados en su casa, cuarentena en un hotel o ingreso en un hospital. La organización afirma que ya está hablando con los principales proveedores de servicios sanitarios de EE. UU. que están interesados en usar la IA para hacer lo mismo con sus propios pacientes de alto riesgo.
El uso de la inteligencia artificial para identificar a las personas vulnerables podría salvar vidas, destaca el MD y CEO de la empresa de inteligencia artificial Apixio, Darren Schulte, que desarrolla software para analizar los datos médicos no estructurados, como las anotaciones de los médicos. Schulte cree que la herramienta de Maccabi también podría usarse para aislar a la población de alto riesgo cuando se suavicen las medidas de confinamiento, quizás alojando a esas personas en viviendas especiales lejos de los miembros de su familia que podrían ser portadores no diagnosticados del virus.
Pero introducir esa herramienta en otros países podría no ser tan sencillo. En Estados Unidos y en España, por ejemplo, los registros médicos se almacenan en muchos sistemas diferentes de atención médica. Schulte afirma: "Nuestra capacidad para desarrollar los algoritmos para identificar a las personas de alto riesgo está limitada por la falta de conjuntos de datos. Incluso en la ciudad de Nueva York (EE. UU.), pienso que sería un gran desafío crear un único conjunto de datos que reúna la información de los pacientes de los grandes hospitales".
La pandemia de COVID-19 podría cambiar esto, cree Schulte y concluye: "Solo necesitamos que los distintos sistemas de salud den acceso a sus datos de los pacientes". Algo que, aunque él considera sencillo, podría ser políticamente muy complicado y muy retador a nivel privacidad.
Fuente: MIT Technology Review
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