El científico uruguayo de 25 años, Ben Omega Petrazzini, desarrolló un modelo que utiliza inteligencia artificial para predecir el riesgo de cardiopatías isquémicas un año antes de su diagnóstico por los médicos. Su proyecto forma parte del trabajo que realizó en la Escuela de Medicina Icahn del Hospital Mount Sinai, para el que sigue trabajando desde Uruguay.
Predicción de enfermedades cardiovasculares
La idea fue una mezcla entre el profesor con el que trabajo en Nueva York y lo que aprendí en el Instituto Pasteur y facultad. En el último año de biología comencé hacer inteligencia artificial. Se dio la oportunidad de esta pasantía y fui a Nueva York. El profesor estudia enfermedades cardiovasculares hace años y cuando llegué me propuso mezclar la inteligencia artificial en la que yo tenía experiencia para hacer un modelo para que se pudiese predecir enfermedades cardiovasculares. Hace años que se hacía, pero lo que quería hacer nosotros era mejorarlo.
Inteligencia artificial
La inteligencia artificial siempre busca predecir. En este caso particular lo que hacemos es tener datos clínicos de muchos pacientes, unos 50 mil y luego en Inglaterra otros 500 mil, lo que hace la inteligencia artificial es encontrar caminos y ajustarlos los datos para poder predecir.
El modelo que se utilizaba hace años, usa siete valores que después de décadas de investigación se vio de que podían predecir enfermedades cardiovasculares. Lo que hacemos nosotros es al revés. Darle todo al modelo y que el modelo encuentre la forma de predecir. Hay valores que nunca se habían visto de que podían llegar a predecir enfermedades cardiovasculares y el modelo las usa. Por ejemplo, una de las más interesantes el diagnóstico de depresión, que está entre las 10 más importantes que usa el modelo.
El modelo usa las variables para predecir, pero luego entender la biología detrás de eso y por qué un test de depresión podría llegar a predecir y que requiere un camino más de investigación.
En el modelo anterior, la mayoría de los casos depende de que el paciente vaya a una consulta. La idea de este nuevo modelo es que solamente usa los registros clínicos del hospital. Tenés el modelo del hospital y automáticamente escanea todos los pacientes, entonces estas captando un montón de gente que no iba a una consulta hasta un problema cardíaco y ahora la persona está en su casa, le analizan los registros clínicos y automáticamente dicen mirá esta persona está en riesgo.
Uruguay
Particularmente se podría aplicar porque tiene un sistema de salud bueno y aceitado. En temas de registros clínicos no sé qué tan bueno es, pero al ser un país chico, entonces aplicar políticas en función de estas predicciones resulta mucho más fácil, comparando con Estados Unidos que son cientos de millones de personas.
Hay una base de datos que reagrupa registros clínicos de las mutualistas, que es justo lo que queremos para esto.
Objetivo
En inteligencia artificial lo que se ha hecho son modelos muy complejos con imágenes, son caros. Pero este es uno de los primeros que los registros clínicos predicen muy bien, en este caso enfermedades cardiovasculares. Quiero mostrar para otras enfermedades, no solo con registros clínicos, sino algo tan simple como un test de sangre. El tema es que los datos tengan poder para predecir. Ni siquiera estar metido en un hospital y tener diagnósticos, solamente con un test de sangre hacer la predicción.