La Inteligencia Artificial ayuda a identificar la lesión renal aguda hasta 48 horas antes

La Inteligencia Artificial (IA) es capaz de predecir la lesión renal aguda dentro de un período de tiempo de 48 horas que permitiría el tratamiento temprano del paciente, según revela un artículo publicado hoy en la revista científica Nature.

El estudio expone que el 11 % de las muertes en hospitales está causada por la incapacidad de identificar y tratar rápidamente a los enfermos, mientras que esta insuficiencia potencialmente mortal afecta a aproximadamente uno de cada cinco pacientes hospitalizados en Estados Unidos.

Con el fin de abordar esta problemática, el científico clínico Joseph Ledsam y su equipo de la empresa inglesa de IA DeepMind decidieron desarrollar un método de aprendizaje profundo que hiciera posible la evaluación de los factores de riesgo que suponen un deterioro de los riñones para anticipar el reconocimiento de esta afección y, por ende, el tratamiento.

Para ello, los autores registraron en el sistema de IA datos de más de 700.000 pacientes que fueron examinados por el departamento de Asuntos de Veteranos de Estados Unidos, un gabinete estatal que brinda servicios de salud casi completos a veteranos militares.

Los resultados demostraron que el 55,8 % de los episodios de lesión renal aguda se predijeron correctamente con la IA hasta 48 horas antes de que la insuficiencia fuera evidente bajo los métodos estándar de monitoreo clínico.

Del mismo modo, el sistema que probaron Ledsam y su grupo identificó con éxito en un 90,2 % a personas que mostraron manifestaciones graves de este trastorno que conlleva una disminución rápida de la capacidad de los riñones para filtrar los residuos metabólicos presentes en la sangre.

Estos hallazgos evidencian que el reconocimiento temprano de la lesión de los riñones permitiría anticipar el tratamiento antes de que ocurriese el daño renal irreversible, según recalcan los autores.

No obstante, los investigadores señalan algunas limitaciones en su estudio, como el hecho de que por cada resultado positivo predicho, se activaron dos alarmas falsas positivas.

Sin embargo, de acuerdo con los resultados de la publicación, muchos de estos casos falsos positivos surgieron en pacientes que ya estaban experimentando una lesión renal crónica.

Además, el artículo indica que solo el 6,38 % de los pacientes analizados eran mujeres, por lo que no está del todo claro si este método científico de IA sería aplicable para una población más amplia.

A pesar de ello, los científicos subrayan que los resultados de su investigación muestran las posibilidades que ofrecen los sistemas de IA para predecir y prevenir algunos eventos adversos en pacientes hospitalizados.