El aprendizaje automático revela posibles consecuencias de los recortes para la investigación de los Estados Unidos.

En 2011, los investigadores descubrieron que, en comparación con la radiografía (rayos X), la tomografía computarizada (CT) escanea mejorada la detección de cáncer de pulmón, reduciendo las muertes en un quinto (El equipo nacional de investigación de prueba de detección de pulmones N. Engl. J. Med. 365395–409; 2011).

Su estudio, que ha sido citado casi 10,000 veces, fue posible gracias a una subvención de los Institutos Nacionales de Salud (NIH) de US $ 57 millones que financió un instituto de investigación en la Universidad de California, Los Ángeles (UCLA). Sin esa subvención, «no podríamos identificar lo que todavía es la forma más grande de reducir las muertes por cáncer de pulmón», dice la autora principal Denise Aberle, investigadora de radiología de la Facultad de Medicina David Geffen de UCLA.

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Sin embargo, si el equipo buscaba fondos de subvenciones ahora, el trabajo podría no haber sucedido. Esa es la conclusión de Un análisis de reporteros y científicos de datos En las carreras de la naturaleza y los equipos de índice de la naturaleza. Entrenaron a un modelo de aprendizaje automático en subvenciones de NIH existentes que se han cancelado desde que Donald Trump comenzó su segundo mandato presidencial y lo aplicaron a las subvenciones NIH previamente otorgadas, para ver cuáles habrían estado en riesgo de cancelación. La subvención que financió el estudio de subsistencia de cáncer de pulmón fue uno de los que estaban en riesgo.

Unas 5,000 subvenciones por valor de alrededor de $ 4.5 mil millones han sido congeladas o canceladas hasta ahora, como NaturalezaEl equipo de noticias ha informado. A pesar de las demandas en curso, los esfuerzos para restablecer los fondos de corte Sigue siendo una batalla cuesta arriba. Es, por supuesto, la prerrogativa del gobierno de los Estados Unidos decidir sus prioridades de gasto, incluida la dirección de fondos hacia algunas áreas amplias de la ciencia y lejos de otras. Pero el hecho de que una simulación creíble de las políticas actuales de la administración encontró que el trabajo que salvar la vida, con enormes beneficios sociales y económicos, podría haber sido cancelado muestra la locura autodestructiva de cómo se han implementado esas políticas, y la necesidad de un cambio de enfoque urgente.

A partir de ahora, el NIH no ha publicado ninguna metodología o criterio para la cancelación, y no ha anunciado cómo se están tomando estas decisiones. La agencia no ha respondido a varias solicitudes de Naturaleza para explicar sus métodos. Pero sí sabemos algunas cosas.

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Sabemos, por ejemplo, que los revisores de NIH Grant están siendo reemplazados por personas cuyas opiniones declaradas son más alineado con las prioridades de la administración. Y en marzo, The New York Times escaneó sitios web del gobierno de EE. UU. Y Directivas encontradas para eliminar 200 palabras y frasesentre ellos 'equitativos', 'personas embarazadas' y 'sistémicas', como en el racismo sistémico, en línea con las órdenes ejecutivas emitidas por la Casa Blanca.

En junio, la organización de periodismo de investigación ProPublica habló con un denunciante quien explicó cómo utilizó la inteligencia artificial para identificar subvenciones candidatas para la cancelación en el Departamento de Asuntos de Veteranos. Investigadores independientes que hemos hablado para decir que el NIH podría haber utilizado este enfoque.

El Naturaleza El análisis utilizaron datos de dos fuentes para capacitar a su modelo: la base de datos del NIH de subvenciones de acceso público, llamado Reporteroy Otorgar testigoun sitio web que rastrea las subvenciones canceladas.

Los resultados son sorprendentes. Más de 1,000 subvenciones, con un valor de casi $ 5 mil millones, tenían una probabilidad de cancelación del 60% o mayor. La investigación financiada por estas subvenciones dio como resultado 50,000 documentos, que juntos han atraído tres millones de citas. El trabajo que probablemente haya sido cancelado no solo se encuentra en los campos dirigidos por la administración Trump, como la salud transgénero o los programas de diversidad, equidad e inclusión. En el modelo y en el NIH, dirigen toda la gama de la ciencia: desde programas de salud pública hasta investigaciones básicas sobre genética, inmunología y cáncer.

Decisiones destructivas

Sin embargo, las cancelaciones se decidieron, el impacto en la ciencia y en las carreras científicas será enorme. Ciertamente nunca sabremos qué investigación, y beneficio público, podrían provenir de los miles de millones de dólares de la ciencia que ahora se han perdido.

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Pero marcar a través de vastas franjas de investigación financiada pública sin consultar a las personas que hacen esa ciencia, sin una lógica clara para decisiones, metodología o técnica, no es de interés para la ciencia, el contribuyente estadounidense o, de hecho, el mundo en general. Es inexplicable y destructivo. Por lo menos, las decisiones sobre subvenciones individuales aún deben ser revisadas por los especialistas en el campo relevante.

Para muchos investigadores en los Estados Unidos, una respuesta práctica a la situación actual podría ser intentar ajustar, marcar las casillas correctas, evitar cualquier palabra que pueda alterar un algoritmo y esperar que esa razón pronto prevalezca nuevamente. Pero todavía existe el riesgo de que este enfoque para financiar la ciencia se vuelva normal y contagioso. Para los gobiernos de otros países, Estados Unidos, como el poder científico preeminente del mundo, está demostrando que es normal interferir con los paneles de evaluación de subvenciones. En ese momento, la integridad de la ciencia bien podría desaparecer para siempre.

Eso no ha sucedido todavía. Pero ahora podemos ver cuánto está en riesgo. El gobierno de los Estados Unidos, y los gobiernos en otros lugares tentados a seguir una ruta similar, debería tomar nota.