Un equipo de investigadores del Instituto de Tecnología de la universidad de Ontario y de IBM liderado por la doctora Carolyn McGregor están trabajando junto a una serie de hospitales en el desarrollo de programas informáticos que ayuden a los médicos a hacer mejores diagnósticos en la atención de los bebés prematuros.
El software que están desarrollando registra y procesa los datos de los pacientes en tiempo real, monitorizando 16 flujos de datos distintos, como el ritmo cardíco, la frecuencia respiratoria, la temperatura, la tensión y el nivel de oxígeno en sangre. Hasta el punto de que el sistema podría detectar una infección 24 horas antes de que se manifiesten los síntomas. No en vano, el sistema procesa cerca de 1.260 puntos de datos por segundo.
Tal y como señala la propia doctora McGregor: "Nosotros no podemos verlo a simple vista, pero un ordenador sí". Diagnosticar a bebés prematuros es el primer paso, en un futuro podría ampliarse este diagnóstico basado en correlaciones de ingentes cantidades de datos a otra clase de pacientes. Quizá a todos. Hasta el punto de que estos sistemas automáticos de diagnosis podrían superar la pericia de los propios médicos.
Viktor Mayer-Schönberger y Kenneth Cukier señalan en su libro Big Data un ejemplo de cómo la correlación de datos masivos que ofrece estos sistemas informáticos proporciona información que pasa desapercibida por los médicos en el caso concreto de los bebés prematuros:
Descubrió, por ejemplo, que a menudo se detectan signos vitales muy constantes antes de una infección grave. Esto es extraño, puesto que cabría pensar que un deterioro de las condiciones vitales predecería a una infección en toda regla. Podemos imaginar a generaciones de doctores que terminaban su jornada echándole un vistazo al portapapeles al lado de la cuna, comprobando que las constantes vitales del prematuro se estabilizaban, y pensando que podían marcharse a casa sin problemas... para recibir a medianoche una llamada frenética de la maternidad informándolos de que algo había ido trágicamente mal, y su impresión fue errónea. Los datos de McGregor sugieren que en los prematuros la estabilidad, más que un signo de mejoría, es como la calma que precede a la tempestad; como si el cuerpo del bebé estuviese ordenándole a sus minúsculos órganos que se preparasen para hacer frente a la tormenta que se avecina.
No se sabe la razón de que esto ocurra. Ni siquiera hay una seguridad completa de que ocurra siempre. Sin embargo, los métodos estadísticos sugieren tal correlación, una correlación que había pasado desapercibida por los médicos, pues solo podía surgir tras cruzar enormes cantidades de datos.
La práctica actual utilizada para diagnosticar infecciones en la UCI tiene una alta tasa de falsos positivos, lo que significa que muchos niños son mal diagnosticados y reciben medicamentos que no necesitan. El diagnóstico basado en datos masivos procedentes de distintos puntos, podrá subsanar esos errores. "Nadie ha tenido acceso a todos estos datos antes, por lo que no siempre podemos hacer referencia a investigaciones anteriores", señala McGregor.
El software que se diseñó para jugar
En la UCI neonatal del Hospital para Niños Enfermos de Toronto, este software, llamado Artemis, recoge los datos procedentes de ocho camas de bebés. El sistema puede hacer un seguimiento del electrocardiograma del bebé, la frecuencia cardiaca, la frecuencia respiratoria, el nivel de oxígeno en la sangre, la temperatura y la presión arterial. También puede acceder a los datos de los registros médicos, tales como el peso al nacer del bebé. McGregor y sus colegas están desarrollando algoritmos que utilizan las señales para detectar signos de infección de transmisión hospitalaria antes de que los médicos y las enfermeras los detecten.
Sin embargo, originalente Artemis procede de otro software, Watson, que fue diseñado para responder las preguntas de Jeopardy!, un famoso programa de preguntas y respuestas de televisión, y que logró derrotar a campeones de dicho programa.
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