Un grupo de investigadores del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT, por sus siglas en inglés) ha creado un modelo de aprendizaje automático capaz de agrupar a los pacientes en subgrupos en relación a su estado de salud con el objetivo de predecir con precisión el riesgo de muerte mientras permanecen en una Unidad de Cuidados Intensivos (UCI).

Según el comunicado del MIT, son muchos los modelos que se han desarrollado durante los últimos años para predecir la mortalidad en pacientes de UCI, todos ellos basados en diversos factores de salud durante su estancia en esta ala del hospital, sin embargo, todos estos modelos tienen problemas en términos de rendimiento.

Ahora, con motivo de la conferencia Proceedings of Knowledge Discovery and Data Mining, los investigadores han presentado este modelo de aprendizaje automático que funciona con lo mejor de los modelos anteriormente creados. En este sentido, se entrena con datos de subgrupos de pacientes, pero también comparte datos en todos los subgrupos para mejorar las predicciones.

En este sentido, el modelo de Inteligencia Artificial (IA) puede predecir de mejor manera el riesgo de mortalidad de un paciente durante sus primeros 2 días en la UCI, en comparación con modelos presentados en el pasado.

Con respecto al funcionamiento del sistema basado en IA, este primero analiza los datos fisiológicos en registros de salud electrónicos de pacientes que hayan ingresado previamente a una UCI, algunos de los cuales fallecieron durante su estadía. Con este análisis, el modelo aprendió factores de mortalidad como baja frecuencia cardíaca, resultados de pruebas de laboratorio, presión arterial alta, etc., durante los primeros días y dividió a los pacientes en subgrupos basados en su estado de salud.

Al ingresar un nuevo paciente a la UCI, el modelo analiza sus datos fisiológicos de dicho paciente en sus primeras 24 horas de estadía y, a través del uso de su aprendizaje en subgrupos, calcula de mejor forma la probabilidad de que el nuevo paciente muera en las siguientes 48 horas.

La próxima tarea para los investigadores es utilizar más datos médicos de pacientes en registros electrónicos y los tratamientos que estos reciben. Asimismo, esperan capacitar el modelo de IA para extraer palabras claves de informes médicos digitalizados.

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