Google entrena máquinas para predecir cuándo morirá un paciente

Una mujer con cáncer de mama en etapa avanzada fue a un hospital; los fluidos le inundaban los pulmones. Consultó a dos doctores y le tomaron un examen radiológico. Las computadoras del hospital leyeron sus signos vitales y calcularon un 9.3% de posibilidades de que muriera durante su estadía.

Luego llegó el turno de Google. Un nuevo tipo de algoritmo creado por la empresa leyó a la mujer -175,639 puntos de datos- y evaluó su riesgo de muerte: 19.9%. La paciente falleció en cuestión de días.

El desgarrador relato de la muerte de la mujer -no identificada- fue publicado 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 (IA) que es particularmente útil en el uso de los datos para aprender y mejorar automáticamente. Google creó una herramienta que podría pronosticar ciertos resultados para los pacientes, que incluyen cuánto tiempo pueden permanecer en los hospitales, sus probabilidades de readmisión y las posibilidades de un pronto deceso.

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 garabateadas en gráficos antiguos. La red neuronal engulló toda esta información ingobernable y luego arrojó 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 dichas conclusiones.

Los hospitales, los médicos y otros proveedores de atención sanitaria han intentado durante años usar mejor las reservas de documentos de salud electrónicos y otros datos de los pacientes. Más información compartida y resaltada en el momento correcto podría salvar vidas -y, como mínimo, ayudaría a los trabajadores de la salud a dedicar menos tiempo a la documentación y más a la atención de los enfermos-. Pero los métodos actuales de toma de estos datos son costosos, engorrosos y lentos.

Hasta el 80% del tiempo invertido en los modelos predictivos de la actualidad, se destina al “trabajo poco importante” de hacer que los datos sean presentables, expuso Nigam Shah, profesor asociado de la Universidad de Stanford y 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”, afirmó Shah.

El siguiente paso de Google es trasladar este sistema predictivo a las clínicas, advirtió en mayo 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 tanta esperanza como alarma.

Dentro de la compañía, hay mucha emoción sobre la iniciativa. “Finalmente encontraron una nueva aplicación para AI que representa una promesa comercial”, indicó un Googler. Desde que Google, de Alphabet Inc., se declaró como una empresa “que prioriza la IA”, 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 entrar en un nuevo mercado, algo que sus cofundadores, Larry Page y Sergey Brin, han intentado una y otra vez.

El software en el cuidado de la salud está codificado en gran medida a mano. En contraste, el enfoque de Google, en el cual las máquinas aprenden a analizar los datos por sí mismas, “puede superar todo lo demás”, expuso Vik Bajaj, exejecutivo de la división de salud de Alphabet, Verily, y director general de la firma de inversión Foresite Capital. “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 conducirá a los médicos hacia ciertos medicamentos y diagnósticos. Otro investigador de Google destacó que los modelos existentes pasan por alto eventos médicos obvios, incluso si un paciente fue sometido a una cirugía previa. La persona describió los modelos manuales codificados como “un obstáculo obvio y gigantesco” en el cuidado de la salud, y pidió no ser identificada al discutir un trabajo en progreso.

A pesar del optimismo sobre el potencial de Google, el uso de la IA 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 aplicarla a la medicina, pero tuvieron un éxito limitado ahorrando dinero e integrando la tecnología en los sistemas de reembolso.

Google siempre ha buscado acceso a registros médicos digitales, también con resultados mixtos. Para su investigación más reciente, el gigante de internet firmó acuerdos con UC San Francisco y la Universidad de Chicago, por 46 mil millones de datos de pacientes anónimos. El sistema de inteligencia artificial de Google creó modelos predictivos para cada hospital, no uno que analiza datos entre los dos, lo cual sería un problema más difícil. Una solución para todos los centros médicos sería aún más desafiante. Google trabaja actualmente en conseguir nuevos socios para acceder a más registros.

Una inmersión más profunda en la salud 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”, indicó Andrew Burt, director de privacidad de la compañía de datos Immuta. Él y el oncólogo pediátrico Samuel Volchenboum escribieron una columna recientemente, donde argumentaron que los gobiernos deberían evitar que esta información se convierta en “propiedad exclusiva de unas pocas empresas”, tal como en la publicidad en línea, donde reina Google.

El gigante de internet pisa con cuidado cuando se trata de información de pacientes, especialmente a medida que aumenta el escrutinio público sobre la recopilación de datos.

En 2017, los reguladores británicos abofetearon a DeepMind, otro laboratorio de Alphabet AI (de inteligencia emocional), por probar una aplicación que analizaba registros médicos públicos sin decirle a los pacientes que su información se usaría de esa manera. Con el último estudio, Google y sus socios hospitalarios insisten en que los datos son anónimos, seguros y utilizados con permiso del paciente. Volchenboum afirmó que a la compañía le puede resultar más difícil mantener ese rigor informativo si se expande a hospitales más pequeños y redes de atención médica.

Aún así, Volchenboum cree que estos algoritmos podrían salvar vidas y dinero. Él espera que los registros de salud se mezclen con un mar de 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”, consideró.

Pocas empresas están mejor posicionadas para analizar este ‘organismo’ que Google. La compañía y su primo de Alphabet, Verily, 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 con Android rastrean cosas como la forma en que las personas caminan, información valiosa para medir el deterioro mental y algunas otras dolencias. Todo ello podría ser arrojado a la sopa algorítmica médica.

Los registros médicos son solo parte de los planes de salud de inteligencia artificial de Google. Su cerebro médico ha desplegado sistemas de IA para radiología, oftalmología y cardiología. También están coqueteando con la dermatología. El personal creó una aplicación para detectar lesiones cutáneas malignas; una 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 curiosos codificadores de software. 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, la empresa convocó a tres especialistas en retina para debatir ampliamente los primeros resultados de la investigación, relató 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 necesitaría 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 caer bien a los reguladores o los consumidores. Los tratos con UC San Francisco 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, comparó las investigaciones del equipo con las de los humanos para detectar el riesgo de enfermedades cardíacas. “Una vez más”, dijo, “quiero enfatizar que esto es realmente muy inicial”.

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