Un nuevo esquema de pruebas promete revolucionar chips y clínicas

El diagnóstico por pruebas se ha convertido en un negocio significativo. Se estima que el mercado global para la detección de defectos en semiconductores alcanzará los $39 mil millones en 2025, mientras que el de pruebas de laboratorio médico será aún mayor, con un valor proyectado de $125 mil millones.

Ambos tipos de pruebas comparten un elemento en común, según Rohan Ghuge, profesor asistente de ciencias de decisión en el departamento de gestión de información, riesgos y operaciones de Texas McCombs. Ambos implican sistemas complejos con una vasta cantidad de componentes, ya sea evaluando chips de computadora o cuerpos humanos.

Una nueva investigación de Texas McCombs sugiere un enfoque innovador para probar sistemas complejos que podría ahorrar tiempo al eliminar pasos innecesarios y costosos. El estudio titulado "Clasificación de puntajes estocásticos no adaptativos y evaluación explicativa de medio espacio" fue publicado en Operations Research.

En la actualidad, un atajo común es realizar secuencias de pruebas. En lugar de evaluar cada componente, lo que no es práctico para sistemas complejos, un clínico podría probar ciertos componentes primero. Cada ronda descarta algunos problemas posibles y establece una nueva ronda de pruebas.

Sin embargo, este enfoque presenta desventajas que consumen tiempo, señala Ghuge. "Primero, podrías verificar los signos vitales. Luego, vuelves al día siguiente y haces un ECG [electrocardiograma], después realizas análisis de sangre, paso a paso. Eso tomará mucho tiempo, que realmente no queremos desperdiciar para un paciente".

¿Qué pasaría si, se preguntó, una sola ronda de pruebas pudiera proporcionar la información más crítica en una fracción del tiempo? ¿Y si el mismo protocolo pudiera ser útil tanto para chips como para clínicas?

"Queremos algo que sea altamente escalable, desplegable y uniforme", dice. "Necesitas tenerlo de una manera que pueda ser implementada en miles de tipos de chips, o un primer paso que se le dé a los clínicos para cada paciente de ese tipo".

Fusionando éxito y fracaso

La clave, teorizó Ghuge, era elegir un número reducido de pruebas que pudieran clasificar rápidamente el nivel de riesgo de un sistema: bajo, medio o alto. Junto a Anupam Gupta de New York University y Viswanath Nagarajan de la University of Michigan, se propuso diseñar tal protocolo.

Su solución fue combinar dos conjuntos de pruebas con objetivos opuestos. Un conjunto diagnostica si un sistema está funcionando, mientras que el otro determina si está fallando. Juntas, pueden proporcionar una instantánea del riesgo.

"Creas dos listas, digamos, una lista de éxito y una lista de fracaso", explica Ghuge. "Combinas una fracción de la primera lista y una fracción de la segunda lista. Quieres llegar a un solo lote de pruebas que te diga al mismo tiempo si el sistema está funcionando o fallando".

Un ejemplo médico existente, dice, es el HEART Score. Este puntaje evalúa cinco factores, como la edad y los resultados del ECG, para evaluar rápidamente el riesgo de que un paciente con dolor en el pecho tenga un evento cardíaco mayor en seis semanas.

En simulaciones, Ghuge probó su algoritmo contra uno secuencial en los mismos conjuntos de datos. Su algoritmo obtuvo resultados más de 100 veces más rápido que el algoritmo secuencial, con un costo que promedió un 22% más alto.

"Las pruebas son un poco más costosas", dice. "El intercambio es que puedes realizarlas mucho más rápido".

Sin embargo, también señala que un solo lote de pruebas podría reducir los costos de configuración, en comparación con los gastos de establecer una prueba tras otra.

Un próximo paso, espera Ghuge, es probar su algoritmo en pruebas de la vida real. Una red de internet de banda ancha, como Google Fiber o Spectrum, podría utilizarlo para pruebas diarias, para diagnosticar rápidamente si un sistema o subsistema está funcionando.

"Vengo de un trasfondo más teórico que se centra en el modelo correcto", dice. "Hay una brecha entre eso y aplicarlo en la práctica. Estoy emocionado de hablar con personas, de dialogar con profesionales y ver si esto se puede aplicar".