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AI determina el momento individual de la muerte


La inteligencia artificial puede predecir el momento de la muerte.

Los investigadores ahora han desarrollado un método para calcular la hora exacta de la muerte de los pacientes. La inteligencia artificial puede analizar registros médicos importantes y archivos electrónicos de pacientes y, por lo tanto, permite una predicción precisa de la esperanza de vida restante.

En su investigación, los científicos de la Universidad de Stanford desarrollaron inteligencia artificial que puede predecir el momento de la muerte de pacientes con cáncer y otras enfermedades incurables. El llamado sistema de aprendizaje profundo podría conducir a desarrollos innovadores en medicina paliativa en el futuro. Los expertos publicaron los resultados de su estudio en el servidor de documentos para preimpresiones "Arxiv".

Nuevos desarrollos podrían mejorar la atención médica paliativa en el futuro

Los investigadores de la Universidad de Standford han probado un nuevo algoritmo de inteligencia artificial diseñado para ayudar a los hospitales a mejorar la atención médica paliativa para pacientes con cáncer y personas con enfermedades incurables.

El algoritmo, que se basa en una máquina de aprendizaje de la llamada Red Neural Profunda, puede analizar registros médicos importantes o registros médicos electrónicos de pacientes con enfermedades terminales. Luego se puede calcular si los pacientes tienen más probabilidades de beneficiarse de los llamados cuidados al final de la vida o cuidados paliativos.

Las predicciones son precisas de tres a doce meses.

El algoritmo puede predecir la mortalidad del paciente con una precisión de tres a doce meses y, según esta predicción, los pacientes afectados pueden derivarse a cuidados paliativos.

Las predicciones podrían permitir a los médicos y enfermeras en cuidados paliativos en los hospitales responder proactivamente a dichos pacientes, en lugar de depender de las recomendaciones de los médicos o realizar exámenes que requieren mucho tiempo.

Los deseos de las personas con enfermedades terminales rara vez se abordan

Estudios anteriores han demostrado que alrededor del 80 por ciento de los estadounidenses quieren pasar sus últimos días en casa. Sin embargo, solo el 20 por ciento de los afectados pueden hacer esto y muchos mueren en los hospitales. De hecho, los pacientes con enfermedades terminales a menudo reciben atención médica agresiva en sus últimos días, en lugar de tener que abordar sus deseos al final de la vida, explican los expertos.

Estos problemas son comunes en los hospitales de cuidados paliativos.

La capacidad de los hospitales para proporcionar cuidados paliativos ha mejorado en los últimos años. Sin embargo, solo del siete al ocho por ciento de los pacientes reciben esa atención, dicen los médicos. La falta de profesionales de cuidados paliativos que analizan todos los datos del paciente y el frecuente exceso de optimismo entre los médicos a la hora de predecir el curso de la enfermedad son puntos que contribuyen a este problema. Aquí es donde entra en juego el llamado algoritmo de inteligencia artificial de aprendizaje profundo.

El modelo de predicción de mortalidad se basa en la evaluación de grandes cantidades de datos.

Según la cantidad de datos disponibles, pudimos crear un modelo predictivo de mortalidad por todas las causas, explican los investigadores. La técnica de aprendizaje conocida como algoritmo de aprendizaje profundo utiliza redes neuronales para filtrar y analizar una gran cantidad de datos.

La predicción de la mortalidad es independiente del tipo de enfermedad, la edad del paciente y otros factores. El algoritmo utilizó los datos del paciente del año pasado desde el primer contacto para determinar su mortalidad dentro de los doce meses.

Se analizaron los conjuntos de datos de dos millones de personas para el estudio.

Para el estudio, los investigadores analizaron dos millones de conjuntos de datos de adultos y niños que ingresaron en el Hospital Standford y el Hospital de Niños Lucile Packard. Los médicos identificaron a 200,000 pacientes posibles para su estudio. Luego, el sistema analizó los registros electrónicos de los pacientes de los participantes para predecir su mortalidad.

El algoritmo debe predecir la tasa de mortalidad de 160,000 pacientes dentro de los 12 meses a partir de una fecha específica. El sistema pudo mejorar y aprender. El algoritmo fue capaz de predecir la mortalidad del paciente durante los próximos tres a doce meses.

La información de mortalidad fue precisa en nueve de cada diez casos

El algoritmo luego evaluó los datos de los 40,000 pacientes restantes. Pudo predecir con precisión la mortalidad en tres a doce meses en nueve de cada diez casos. Se debe asegurar que los pacientes con enfermedades más graves tengan la oportunidad de discutir con sus familias cómo y dónde quieren pasar sus últimos días antes de enfermarse tanto que necesitan ser enviados a una unidad de cuidados intensivos, dicen los autores. (como)

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