Nueva herramienta de IA predice eventos médicos para respaldar toma de decisiones clínicas en entornos de atención médica

Esta herramienta innovadora podría utilizarse para ayudar en la toma de decisiones clínicas, el seguimiento de la atención sanitaria y la mejora de la eficiencia de los ensayos clínicos.

La herramienta, llamada Foresight, fue desarrollada por un equipo de investigadores que incluyó investigadores del King's College de Londres (Londres, Reino Unido) y entrenados con datos de extensos registros médicos electrónicos (RME) del NHS. Foresight utiliza un enfoque de aprendizaje profundo para reconocer patrones complejos dentro de la gran cantidad de datos de los RME, tanto estructurados como no estructurados, para generar información predictiva. El equipo utilizó datos de más de 811.000 pacientes para entrenar tres modelos de Foresight distintos y extrajo y procesó los datos no estructurados (texto libre) y estructurados (edad, origen étnico y sexo) dentro de los RME.

El equipo validó su precisión predictiva comparando qué tan bien coincidían sus predicciones con los resultados de salud reales observados en un subconjunto de datos más pequeño. Al pronosticar los póximos 10 posibles trastornos que podrían aparecer a continuación en la línea de tiempo de un paciente, Foresight identificó correctamente el siguiente trastorno el 68 % y el 76 % de las veces en dos NHS Trusts del Reino Unido y el 88 % de las veces en el conjunto de datos MIMIC-III de EUA. De manera similar, al pronosticar el próximo nuevo concepto biomédico, que podría ser un trastorno, síntoma, recaída o medicación, Foresight logró una precisión del 80 %, 81 % y 91 %, respectivamente.

Los médicos también evaluaron la precisión de Foresight creando cronogramas simulados de pacientes con varios escenarios médicos. Cuando los médicos llegaron a un acuerdo unánime sobre un evento médico previsto, se encontró que las predicciones de Foresight eran 93 % relevantes desde un punto de vista clínico. Esto muestra la capacidad de Foresight para aplicaciones prácticas en previsión de riesgos, emulación de investigaciones clínicas, estudios de progresión de trastornos, simulaciones de intervenciones y fines educativos.

"Nuestro estudio muestra que Foresight puede alcanzar altos niveles de precisión en el pronóstico de las trayectorias de salud de los pacientes, lo que demuestra que podría ser una herramienta valiosa para ayudar en la toma de decisiones e informar la investigación clínica", afirmó Zeljko Kraljevic, investigador en Informática de la Salud en el King's College de Londres. “El propósito propuesto de Foresight no es permitir a los pacientes autodiagnosticarse o predecir su futuro, pero los médicos podrían utilizarlo como ayuda para asegurarse de que no este errado un diagnóstico o para el seguimiento continuo del paciente para la predicción de riesgos en tiempo real. Una de las principales ventajas de Foresight es que puede ampliarse fácilmente a más pacientes, hospitales o trastornos con modificaciones mínimas o nulas, y cuantos más datos reciba, mejor será”.

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King's College de Londres