La inteligencia artificial diagnostica con más precisión enfermedades en niños

El equipo internacional encargado de este proyecto ha utilizado los datos procedentes de casi 1,4 millones de citas pediátricas de más de un millón de niños y adolescentes menores de edad.

Niño recién nacido.

Un equipo internacional ha dado a conocer, en un artículo, una máquina capaz de memorizar una gran cantidad de dolencias infantiles, desde las más básicas hasta las más complicadas. El sistema ha sido entrenado con más de 500.000 pacientes atendidos en una institución sanitaria de referencia ubicada en Guangzhou (China). Lo que se pretende con este nuevo descubrimiento es que se ayude a los médicos a facilitarles las tomas de decisiones, por ejemplo, qué niño debe ser atendido antes por sus síntomas.

Los autores del artículo, publicado en Nature Medicine, explican que la cantidad de nueva información que se está dando a conocer ha crecido exponencialmente en los últimos años, lo cual puede complicar la toma de decisiones de los médicos a la hora de diagnosticar enfermedades. La gran capacidad de esta nueva máquina le permite retener mucha información y facilitar la valoración adecuada de cada caso clínico.

El modelo que han desarrollado se basa en la explotación de técnicas de deep learning (aprendizaje profundo) y de procesamiento de lenguaje natural. Se ha ido entrenando manualmente con la ayuda de médicos, dándole a la máquina nuevos datos progresivamente, adquiriendo de la misma manera la capacidad de incorporar y clasificar de forma automática la información relevante.

Kang Zhang, investigador de la Universidad de San Diego (California, EE.UU.) y miembro del equipo responsable del proyecto, asegura junto con sus compañeros que cuanto más grande es la cantidad de información que retiene, más aumenta su eficacia. En este trabajo han utilizado los datos procedentes de casi 1,4 millones de citas pediátricas de más de un millón de niños y adolescentes menores de edad.

Se realizaron comparaciones entre las máquinas y los doctores humanos para llegar a conocer quién es más preciso. Una vez hecho, se confirmó que la precisión entre las dos eran bastante similares, aunque, en algunos casos, las máquinas llegaron a ser más precisas que los médicos menos expertos entre los que habían realizado los diagnósticos.