La inteligencia artificial, capaz de actuar como un pediatra

Imagine que lleva a su hijo a las urgencias de un centro de salud y hay varios en situación similar con tos, malestar o fiebre. Difícil saber quién necesita una atención anticipada. El algoritmo desarrollado por los especialistas asiáticos y americanos sería capaz no solo de diagnosticar enfermedades habituales en los más pequeños, sino que ayudaría al doctor a tomar mejores decisiones en caso de duda en cuanto al diagnóstico o a priorizar los casos que deben ser atentidos antes.

El sistema ha sido entrenado con los datos de más de medio millón de pacientes atendidos en una institución sanitaria de referencia ubicada en Guangzhou (China) y el artículo del estudio ha salido publicado en 'Nature Medicine', donde los autores explican que la disponibilidad de información médica ha crecido exponencialmente en los últimos años, lo que complica la toma de decisiones por parte de los médicos.

Los autores han utilizado tecnologías de inteligencia artificial como las técnicas de 'deep learning' - que representan un acercamiento más íntimo al modo de funcionamiento del sistema nervioso humano- y el procesamiento del lenguaje natural. Usaron los datos para entrenar al algoritmo y a continuación validaron el sistema cotejando uno a uno miles de casos de enfermedades infantiles comunes con un equipo de pediatras. Tras este 'entrenamiento', la máquina adquiere poco a poco la capacidad de incorporar y clasificar de forma automática la información que considera más importante y así, posteriormente poder elaborar diagnósticos.

Los científicos comprobaron que el nivel de precisión del diagnóstico del algoritmo era de más del 90%, tanto cuando diagnosticaba enfermedades comunes, por ejemplo, un simple resfriado, como cuando identificaba casos en los que se requería una intervención urgente, ya fuera una meningitis u otras de tipo neurológico.

Los autores del estudio creen que el modelo permitirá acelerar el diagnóstico de las enfermedades más comunes y dará la posibilidad a los médicos de centrarse en los pacientes que necesitan una atención urgente, optimizando la atención sanitaria y reduciendo los tiempos de espera.