Un sistema de aprendizaje permitirá a Google predecir eventos de salud

Se trata de un sistema predictivo de historia clínica electrónica que ayudará a los médicos a priorizar a los pacientes

Google podría predecir eventos de salud
Google podría predecir eventos de salud

No hace más de nueve meses que Google anunciaba su gran salto: predecir la muerte de un paciente. Ahora la compañía estadounidense da un paso más, solicitando una patente para un sistema de aprendizaje automático mediante el cual, a través del empleo de datos longitudinales de las historias clínicas electrónicas (HCE), podrá predecir eventos de salud

Según informa el diario Hospimedica.es, el sistema de Google agrega y almacena datos de las HCE de poblaciones y pacientes individuales, utilizando la clasificación del Nivel de Salud Siete (HL7), y el marco del formato de recursos de interoperabilidad de salud rápida, para estandarizar los datos extraídos de HCE dispares, incluidas las notas de texto libre.

El sistema de aprendizaje automático agrega y almacena datos de poblaciones y pacientes individudales 

De acuerdo a un ensayo realizado por Google en colaboración con la Universidad de California, San Francisco, la Facultad de Medicina de la Universidad de Stanford, y la Universidad de Chicago, el sistema predictivo de HCE procesó 46.800 millones de puntos de datos recolectados de 216.221 pacientes adultos, que predicen con éxito el 95% de los eventos de mortalidad hospitalaria, el 77% de los reingresos no planificados a los 30 días y el 86% de casos de estancia prolongada. 

SISTEMA DE APOYO A LA DECISIÓN CLÍNICA

Así, según Google, el sistema predictivo podría ayudar a los médicos a priorizar a los pacientes y mostrar que información buscar en sus historias clínicas, ayudando a identificar áreas de preocupación o a intervenir para reducir la probabilidad de un evento adverso. 

Además, según informan en el diario, el sistema de aprendizaje podría formar la base para un sistema de apoyo a la decisión clínica, con el objetivo de ayudar a los médicos a identificar a los pacientes que necesitan asistencia con mayor prioridad, y mostrar los marcadores clínicos claves que subyacen en las predicciones.

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