Un programa de inteligencia artificial (IA) puede predecir los resultados de los pacientes con un alto nivel de precisión mediante el uso de información de las notas del médico y los registros de los pacientes.

La herramienta NYUTron, desarrollada por la Escuela Grossman de Medicina de la Universidad de Nueva York (NYU), se está utilizando actualmente en el grupo de hospitales de ese centro universitario, para predecir si los pacientes dados de alta tienen un alto riesgo de ser readmitidos dentro de un mes.

Según detalla Nature, el programa aprovecha los avances recientes en el procesamiento del lenguaje natural y puede usarse para completar muchas tareas predictivas clínicas y operativas.

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“Nuestros hallazgos resaltan el potencial de usar modelos de lenguaje extenso para guiar a los médicos sobre la atención del paciente”, dijo Lavender Jiang, una de las autoras del estudio y estudiante de doctorado en el Centro de Ciencia de Datos de la NYU.

“Los programas como NYUTron pueden alertar a los proveedores de atención médica en tiempo real sobre los factores que podrían conducir a la readmisión y otras inquietudes para que puedan abordarse rápidamente o incluso evitarse”, agregó.

Antes de usar la herramienta en la clínica, los investigadores entrenaron a NYUTron usando millones de notas clínicas de los registros de salud electrónicos de 336.000 hombres y mujeres tratados por el grupo de hospitales NYU Langone entre 2011 y 2020.

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Muchos modelos predictivos clínicos actuales, incluidos los que utilizan IA, se basan en entradas estructuradas para hacer predicciones. Esto puede ser difícil cuando se intenta extraer información de las notas clínicas, ya que cada profesional de la salud tiene un estilo y estructura de notas diferente.

En los últimos años, se han desarrollado grandes modelos de lenguaje compuestos por grandes redes neuronales que pueden leer e interpretar mejor el lenguaje humano, recoge el portal Inside Precision Medicine.

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En este estudio, Jiang y sus colegas teorizaron que un modelo de lenguaje grande podría ser ideal para ayudar a navegar las notas clínicas no estructuradas en los registros médicos y, como resultado, hacer mejores predicciones clínicas.

Los investigadores probaron la precisión de NYUTron en la predicción de cinco tareas o resultados comunes para los pacientes: reingreso por todas las causas a los 30 días, mortalidad hospitalaria, índice de comorbilidad, duración de la estadía y denegación del seguro.

Utilizando una medida estadística conocida como área bajo la curva, NYUTron mostró una mejora del 5 al 15 % con respecto a los modelos predictivos estándar para estas cinco medidas. Por ejemplo, pudo identificar el 85% de los pacientes que fallecieron en el hospital y estimó correctamente el 79% de la duración de la estadía de los pacientes.

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“Estos resultados demuestran que los grandes modelos de lenguaje hacen que el desarrollo de ‘hospitales inteligentes’ no solo sea una posibilidad, sino una realidad”, dijo el neurocirujano Eric Oermann, también autor estudio. “Dado que NYUTron lee la información tomada directamente del registro de salud electrónico, sus modelos predictivos pueden construirse fácilmente e implementarse rápidamente a través del sistema de atención médica”.

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Oermann agrega que los estudios futuros pueden explorar la capacidad del modelo para extraer códigos de facturación, predecir el riesgo de infección e identificar el medicamento correcto para ordenar.

En todo caso, el neurocirujano advierte que NYUTron está diseñado para apoyar a los proveedores de atención médica, no para reemplazar su aporte profesional en la atención del paciente. (I)