El nuevo 'médico de IA' predice la readmisión hospitalaria y otros resultados de salud

Jun 05, 2023

Investigación, atención al paciente, comunicados de prensa

7 de junio de 2023

Foto: Producciones SDI/Getty

A Un programa informático de inteligencia artificial (IA) puede leer las notas de los médicos para estimar con precisión el riesgo de muerte de los pacientes, la duración de la estancia en el hospital y otros factores importantes para la atención. Diseñado por un equipo dirigido por investigadores de la Facultad de Medicina Grossman de la NYU, la herramienta se utiliza actualmente en los hospitales Langone Health de la NYU para predecir las posibilidades de que un paciente dado de alta sea readmitido en un mes.

Los expertos han explorado durante mucho tiempo los algoritmos informáticos destinados a mejorar la atención médica, y se ha demostrado que algunos hacen predicciones clínicas valiosas. Sin embargo, pocos están en uso porque las computadoras procesan mejor la información presentada en tablas ordenadas, mientras que los médicos suelen escribir en un lenguaje creativo e individualizado que refleja cómo piensan los humanos.

La engorrosa reorganización de datos ha sido un obstáculo, dicen los investigadores, pero un nuevo tipo de IA, modelos de lenguaje grande (LLM), puede "aprender" del texto sin necesidad de datos con formato especial.

En un estudio que se publicó en línea el 7 de junio en la revista Nature, el equipo de investigación diseñó un LLM llamado NYUTron que se puede entrenar utilizando texto inalterado de registros de salud electrónicos para realizar evaluaciones útiles sobre el estado de salud del paciente. Los resultados revelaron que el programa podía predecir el 80 por ciento de los que fueron readmitidos, una mejora de aproximadamente el 5 por ciento con respecto a un modelo informático estándar, que no es LLM, que requería reformatear los datos médicos.

"Nuestros hallazgos resaltan el potencial del uso de modelos de lenguaje extenso para guiar a los médicos sobre la atención del paciente", dijo la autora principal del estudio, Lavender Jiang, BSc, 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".

Jiang agrega que al automatizar las tareas básicas, la tecnología puede acelerar el flujo de trabajo y permitir que los médicos pasen más tiempo hablando con sus pacientes.

Los LLM utilizan algoritmos informáticos especializados para predecir la mejor palabra para completar una oración en función de la probabilidad de que las personas reales usen un término en particular en ese contexto. Cuantos más datos se utilicen para "enseñar" a la computadora cómo reconocer tales patrones de palabras, más precisas serán sus conjeturas con el tiempo, agrega Jiang.

Para su estudio, los investigadores entrenaron a NYUTron utilizando millones de notas clínicas recopiladas de los registros de salud electrónicos de 336 000 hombres y mujeres que habían recibido atención en el sistema hospitalario NYU Langone entre enero de 2011 y mayo de 2020. La "nube" resultante de 4100 millones de palabras " incluía cualquier registro escrito por un médico, como informes de radiología, notas de progreso del paciente e instrucciones de alta. En particular, el idioma no estaba estandarizado entre los médicos, y el programa podía incluso interpretar abreviaturas exclusivas de un escritor en particular.

Ilustración cortesía de Nature

Según los hallazgos, NYUTron identificó el 85 % de los que fallecieron en el hospital (una mejora del 7 % con respecto a los métodos estándar) y estimó el 79 % de la duración real de la estadía de los pacientes (una mejora del 12 % con respecto al modelo estándar). La herramienta también evaluó con éxito la probabilidad de condiciones adicionales que acompañan a una enfermedad primaria (índice de comorbilidad), así como las posibilidades de una denegación del seguro.

"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 autor principal del estudio y neurocirujano Eric K. Oermann, MD. "Dado que NYUTron lee la información tomada directamente del registro de salud electrónico, sus modelos predictivos se pueden construir fácilmente e implementar rápidamente a través del sistema de atención médica".

El Dr. Oermann, profesor asistente en los Departamentos de Neurocirugía y Radiología de NYU Langone, 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 pedir, entre otras aplicaciones potenciales.

Advierte que NYUTron es una herramienta de apoyo para los proveedores de atención médica y no pretende reemplazar el criterio del proveedor adaptado a pacientes individuales.

Los fondos para el estudio fueron proporcionados por las subvenciones P30CA016087 y R01CA226527 de los Institutos Nacionales de Salud. La subvención de investigación médica de la Fundación WM Keck proporcionó financiación adicional.

El Dr. Oermann es consultor de Sofinnova Partners, una firma de capital de riesgo que se especializa en el desarrollo de biotecnologías, sustentabilidad y productos farmacéuticos. También tiene acciones en Artisight Inc., una empresa que produce un software para las operaciones de la organización de atención médica, y su cónyuge trabaja en Mirati Therapeutics, que desarrolla terapias contra el cáncer. Los términos y condiciones de estos arreglos se administran de acuerdo con las políticas y prácticas de NYU Langone Health.

Además de Jiang y el Dr. Oermann, otros investigadores de NYU y NYU Langone que participaron en el estudio fueron Xujin Chris Liu, BS; Mustafa Nasir-Moin, BA; Dúo Wang, doctorado; Kevin P. Eaton, MD; Howard A. Riina, MD; Ilya Laufer, MD; Paawan V. Punjabi, MD; Madeline Miceli, MD; Dra. Nora Kim; Cordelia Orillac, MD; Dr. Zane Schnurman; Christopher Livia, MD, PhD; Dra. Hannah Weiss; David Kurland, MD, PhD; Sean Neifert, MD; Dr. Yosef Dastagirzada; Douglas Kondziolka, MD; Alejandro Cheung, MA; gracia yang; Ming Cao; Yindalon Aphinyanaphongs, MD, PhD; y Kygunghyun Cho, PhD. Otros autores del estudio incluyeron a Nima Pour Nejatian, PhD, MBA; Anas Abidín, PhD; Mona Flores, MD; y Anthony Costa, PhD, de NVIDIA en Santa Clara, California, cuyo hardware informático se utilizó para construir NYUTron.

Shira Polan Teléfono: [email protected]

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