El nombre DeepMind puede que te suene si lees Omicrono a menudo. No en vano esta Inteligencia Artificial ha sido la protagonista de muchas historias sobre el potencial de esta tecnología; aunque hasta ahora, sus mayores logros se encuentran en los juegos.

Cuando Google adquirió la startup DeepMind, ésta se encontraba centrada en crear una Inteligencia Artificial capaz de dominar cualquier juego que le pusieses delante. Así consiguieron derrotar a los mejores jugadores de Go (el llamado "ajedrez chino"), pero no se quedaron ahí. También dominó el ajedrez como si no fuese nada, e incluso empezó a "machacar" a jugadores profesionales de videojuegos.

Pero Google tenía otros planes para DeepMind, una vez que se demostró su superioridad a la hora de enfrentarse a este tipo de problemas. El gigante quiere usar IA en medicina, específicamente para ayudar a los médicos a conseguir mejores diagnósticos; no llegará a sustituir a los médicos, pero sí que puede darse cuenta de cosas que los expertos pasan por alto.

La IA capaz de predecir fallos renales

El último estudio publicado por DeepMind demuestra cómo funcionaría esto: afirman que su sistema es capaz de predecir fallos renales antes de que se produzcan, y con 48 horas de antelación.

El estudio usó aprendizaje automático para analizar cientos de miles de horas de registros médicos, y en base a eso es capaz de avisar a los médicos de que un paciente podría sufrir insuficiencia renal, por ejemplo.

Durante las pruebas, DeepMind usó su sistema para predecir la evolución de cientos de miles de pacientes de hospitales para veteranos de guerra en EEUU. En concreto, tenía que predecir la posibilidad de fracaso renal agudo, es decir, que los riñones de los pacientes dejasen de funcionar correctamente.

La IA fue capaz de predecir el 90% de los episodios de insuficiencia renal que requerían una diálisis, una gran precisión que además era capaz de conseguir 48 horas antes de que se produjese. De esta manera, los médicos tendrían tiempo para tratar a los pacientes, en vez de reaccionar ante el episodio.

El sistema no fue del todo preciso, sin embargo; por cada alerta correcta, también mostró dos falsos positivos, por lo que por si solo no es un sistema fiable. Además, estas predicciones eran más fiables cuanto peor fuese el episodio de insuficiencia renal, pero no tanto si el problema era leve.

Aún así, este sistema consiguió mejorar en un 20% los sistemas actuales de predicción de fallos renales, una mejora que puede ser vital en el tratamiento de los pacientes.