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¿Qué sueña lograr la salud con la Inteligencia Artificial?

  • ilustración Morphart
    ilustración Morphart
Publicado el 14 de noviembre de 2019
2035

será el año en el que se espera que la IA tenga una décima parte de la inteligencia humana.

69

proyectos se postularon al Programa de Aceleración en Inteligencia Artificial de Ruta N.

30

algoritmos de IA para intervención médica han sido aprobados por la FDA de Estados Unidos.

15

billones de dólares será el costo a nivel mundial al que la IA contribuirá para el 2030: Reporte de PwC.

en definitiva

El aprendizaje automático y la inferencia profunda van más allá del imaginario de un mundo gobernado por las máquinas. Herramientas están ayudando a los humanos a mejorar el diario vivir.

Al hablar de máquinas que aprenden se suelen escuchar historias como la de la bielorusa Eugenia Kuyda que programó mensajes de texto de su mejor amigo en una “red neuronal” con el fin de comunicarse con él (o mejor con su forma de textear) después de su muerte. Esa misma idea apareció en 2013 en el episodio Ya vuelvo de la serie distópica Black Mirror. ¿La bielorusa hizo algo serio con esto? Sí, hay una aplicación para celulares iphone que se puede descargar con el nombre Roman Mazurenko (como su amigo) y que funciona con Deep learning o aprendizaje profundo.

Esta permite que una simulación de red neuronal desarrollada con una base de datos limitada (los mensajes de Roman) sea cargada con instrucciones para que el bot hable de la manera en la que él lo haría. Pero en este momento es solo un chatbot, nada más.

Ese mismo algoritmo es usado por investigadores de la Universidad de Antioquia para evaluar patrones faciales en niños con menos de 36 meses que salen de cirugía y podrían tener dolor pero no tienen cómo expresarlo con precisión (ver recuadros).

Ya se está usando la Inteligencia Artificial pero no toda avanza a la misma velocidad y no toda se usa para lo mismo. Es importante diferenciar la investigación y aplicación práctica de la especulación, la fantasía y la ficción.

El término fue acuñado por el norteamericano Jhon McCarthy de la Universidad Dartmouth en en 1956, pero una idea previa ha reevaluado este hito histórico. Donald Michie, investigador de inteligencia artificial durante la Segunda Guerra Mundial, ya había usado el término Inteligencia de las máquinas.

El británico dijo que la inteligencia artificial debería consistir en hacer que las computadoras hagan cosas que los humanos hacen fácilmente y sin pensar, como ver y hablar, conducir y manipular objetos. Michie pensaba que el ajedrez era una capacidad clave de la mente humana y que debería estar en el centro de la IA. Tal vez es por eso que triunfos públicos de la IA, como vencer a Kasparov, el entonces campeón mundial en ajedrez, han sido tomados como avances en IA.

Las nuevas tecnologías permiten imaginar. Tal vez prolongar la vida de alguien por mensajes de texto tiene un objetivo individualista pero hay otros propósitos comunes con un alcance amplio por los que hoy se está trabajando.

¿Para qué sirve?

La ciencia ficción ha hecho a los humanos impacientes y según Yorick Wilks, autor del libro Artificial Intelligence: Modern Magic or Dangerous Future? (2019), esta tecnología está transformando el mundo, pero hay dificultades en la percepción sobre cómo lo hace.

Hoy la IA puede escanear datos a una velocidad hiperrápida que es imposible que los humanos puedan igualar. En salud podría ser enormemente beneficiosa. De acuerdo con información del World Economic Forum de 2018, “uno de los mayores impactos de la nueva tecnología, y quizás el que más cambie la vida, se sentirá en la atención médica”.

Una de las formas en que este procesamiento de datos podría revolucionar la atención médica es mediante el desarrollo de nuevos medicamentos. Otra es que la tecnología analice datos extraídos de una amplia variedad de fuentes, como ensayos clínicos, registros de salud de pacientes y otros genéticos, para ayudar a predecir cómo un medicamento podría afectar las células y tejidos de una persona, lo que lleva a mejores ensayos y allana el camino para una personalización de su medicina.

Promete diagnósticos rápido y eficientes. Olga Lucía Giraldo, del Grupo de Investigación en Anestesia – Facultad de Medicina U de A, dice que por ejemplo en la epidemiología clínica y la radiología, el reto ya no será la cantidad de pacientes en los estudios (el tamaño de la muestra), sino la minería de datos, la selección de los algoritmos apropiados y la calidad de los datos.

Este año la prestigiosa revista médica The Lancet Digital Health publicó la primera revisión sistemática y meta-análisis que sugieren que la inteligencia artificial puede ser tan efectiva como los profesionales de la salud para diagnosticar enfermedades.

La lista crece. La revista médica Annals of Oncology encontró en 2018 que una IA fue capaz de diagnosticar el cáncer con mayor precisión que 58 expertos en piel. En ese caso la IA había sido entrenada usando imágenes de cáncer de piel y los diagnósticos correspondientes. Los médicos humanos obtuvieron el 87 % del diagnóstico correcto, mientras que su contraparte de la máquina logró una tasa de detección del 95 %.

Esta tecnología no es nueva, pero se ha convertido en el centro de atención en los últimos años debido a la mayor potencia informática que se tiene ahora. Estos son otros ejemplos.

Contexto de la Noticia

el guante asociado a una red neuronal

El guante robótico desarrollado en la Universidad Nacional interpreta 10 movimientos y los traduce como: hola, adiós, con gusto, lo siento, tú y yo. Sus señales están sujetas a predicciones determinadas, es decir estas se tuvieron que repetir varias veces para introducir los datos a una red neuronal para agrupa valores. En este caso fueron las diferentes palabras.

Su creador, el investigador Adrián Chamorro, de Ingeniería Física de la Universidad Nacional de Colombia con sede en Medellín, buscaba que fuese útil para personas en situación de discapacidad auditiva.

Para esto hizo una matriz de entrenamiento que contuvo 11.000 datos con el fin de reducir la imprecisión del sistema. Lo que requería del uso previo de un dispositivo denominado acelerómetro para reproducir la trayectoria de la mano.

El guante al que se le instalaron sensores usa un arduino a su vez conectado a un computador. Este es una placa que funciona como intermediario para facilitar la obtensión de los datos que aportan los sensores.

En los laboratorios de Instrumentación Electrónica y Digital de la Escuela de Física de la Nacional se desarrolló la programación para estos guantes y se incorporaron los adiós al sistema. Esta sería la primera vez que se asocia a un guante con una red neuronal en el país.

Un trabajo del MIT en Estados Unidos desarrolló unos guantes con sensores para compilar datos sobre cómo se reconoce los objetos a través del tacto.

a ver los patógenos en el agua

En un proyecto conjunto, investigadores de dos universidades de la ciudad desarrollaron un programa de computador que integrado a un microscopio automatiza el proceso de detección de la Giardia intestinalis.

Este protozoo vive en el intestino delgado y provoca una patología denominada giardiosis, giardiasis o lambliasis y puede producir diarrea, náuseas, distensión abdominal e incluso muerte en los niños.

Fue primer parásito microscópico demostrado en la especie humana y se vio al analizar muestras a través de un lente que magnifica a estos animales invisibles. Mateo Agudelo del Grupo Automática (Gaunal), de la Facultad de Minas de la Universidad Nacional de Colombia de Medellín, y Ana Luz Galván, de la Escuela de Microbiología de la UdeA, trabajaron en un prototipo que puede beneficiar a regiones apartadas y a los particulares que pretendan implementar plantas de potabilización de agua caseras o de baja escala y que no cuenten con los recursos necesarios para comprar equipos especializados. Sin este desarrollo, el procedimiento para identificar el patógeno se vuelve manual.

Es cierto que la toma de muestras de agua aún sería artesanal, pero automatizar la segunda parte del proceso ahorraría costos y tiempo y adicionalmente se producirían datos más precisos y estables que los que puede tomar una persona sujeta a la subjetividad y al cansancio.

una escala de dolor para los bebés

Nuevos descubrimientos en electrónica y computación permiten que hoy se procesen imágenes y reconocimiento facial con mayor maniobrabilidad. Facebook tiene un algoritmo bastante avanzado para reconocimiento facial, por ejemplo. Por ello Jenny Aristizábal, del grupo de investigación en Bioinstrumentación e Ingeniería Clínica de la Facultad de Ingeniería U de A y Olga Lucía Giraldo del grupo de Investigación en Anestesia de la Facultad de Medicina de la misma universidad, se encontraron para explorar la posibilidad de identificar de una manera más objetiva el dolor en pacientes que no pueden expresarlo. Jenny había trabajado en un proyecto similar con pacientes entubados que no tenían cómo darle un nombre al dolor, y Olga, por su interés en la epidemiología, pensaba en algo similar pero en niños menores a 36 meses que salían de cirugía.

Ellas saben que el dolor tiene un nivel importante de subjetividad y también que con reconocimiento facial hay una posibilidad de detectar patrones que están asociados a sensaciones molestas.

Este fue uno de los proyectos seleccionados por la convocatoria para el Programa de Aceleración en Inteligencia Artificial a investigadores con el apoyo de Google de Ruta N y el Centro para la Cuarta Revolución Industrial (C4IR), que según Ana Lucía Leni, gerente de asuntos públicos de este gigante tecnológico para Hispanoamérica, seleccionó aquellas propuestas avanzadas que buscan mejorar la vida diaria de las personas.

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