3 innovaciones en eHealth gracias a la Inteligencia Artificial

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Intentar dar una definición exacta de lo que es la Inteligencia Artificial (AI en sus siglas en inglés), es una tarea muy complicada, sobre todo porque es un concepto que depende de la propia definición de Inteligencia, que a día de hoy, sigue teniendo múltiples definiciones. Por esto mismo, sucede que cuando queremos intentar definir lo que es la Inteligencia Artificial, nos encontramos también con muchos autores que la definen a su manera. Si tomamos todas estas definiciones y extraemos una idea común, tenemos que la Inteligencia Artificial es la subdisciplina del campo de la Informática, que busca la creación de máquinas que pueden imitar comportamientos inteligentes. Estos comportamientos pueden ser muy diversos: conducir, analizar patrones, reconocer voces o ganar a juegos. Son muchas las formas en la que una máquina puede simular un comportamiento inteligente y cada vez tenemos más ejemplos de cómo en ciertas áreas logran alcanzar un rendimiento mayor que el humano.

Algunas de las innovaciones en AI que se han ido desarrollando con el paso de los años ha hecho crecer un sector lleno de nuevas posibilidades.


1.- Una red neuronal convolucional para predecir el cáncer de piel. En la Universidad de Stanford, se está utilizando un sistema de inteligencia artificial para la identificación del cáncer de piel. Para ello, el equipo de investigación y desarrollo ha creado una red neuronal convolucional de 129.000 lesiones cutáneas. El sistema es capaz de diferenciar entre imágenes que muestran melanomas malignos y lesiones cutáneas benignas. Cuando se evaluó contra 21 dermatólogos certificados por la junta, el sistema realizó llamadas de diagnóstico comparables que daba diagnóstico de una forma más rápida y predictiva. Los sistemas de AI y de aprendizaje automático funcionan muy bien en tareas concretas, y obtienen resultados innovadores tanto en AI para resolver problemas como en AI con medicamentos.

2.- Un sensor en los dientes que sigue lo que comes Un nuevo hallazgo en una investigación, que comenzó en 2012, de la escuela de ingeniería de la Universidad de Tufts ha creado un sensor que adherido a los dientes de los usuarios transmite de forma inalámbrica datos sobre la ingesta de alimentos a una aplicación del smartphone. En un artículo publicado este marzo en la revista Advanced Materials , el equipo de Tufts deconstruyó el sensor. Está hecho de una película de seda porosa o un hidrogel que responde a los cambios en el pH o la temperatura; intercalados entre dos paneles exteriores dorados de forma cuadrada. La capa intermedia del sensor detecta químicos y nutrientes, reacciona a diferentes entradas con un cambio en sus propiedades eléctricas. Ese cambio hace que el sensor transmita un espectro diferente y la intensidad de las ondas de radiofrecuencia a la aplicación. Fiorenzo Omenetto , profesor de ingeniería biomédica en Tufts y coautor del estudio, dijo : "Hemos extendido la tecnología RFID [ID de frecuencia de radio] común a un paquete de sensores que puede leer y transmitir dinámicamente información sobre su entorno, ya sea que esté adherido a un diente, a la piel o a cualquier otra superficie “.


3.-Numedii, tecnología AI para el descubrimiento de fármacos. La compañía Biopharma, NuMedii, ha desarrollado una tecnología que aprovecha Big Data y AI para descubrir rápidamente las conexiones entre los fármacos y las enfermedades a nivel de sistemas. También están avanzando en el campo de la medicina personalizada para la fibrosis pulmonar idiopática (IPF) mediante la creación de una nueva junta asesora que incluye a algunos de los principales especialistas mundiales en enfermedades pulmonares intersticiales, con el fin de guiar un nuevo enfoque del descubrimiento de fármacos basado en la inteligencia artificial. La tecnología emplea un profundo conocimiento de la biología humana a partir de la interacción con los datos moleculares, farmacológicos y clínicos que los investigadores de la compañía seleccionan. Estos datos se combinan con algoritmos patentados de aprendizaje automático y basados en la red diseñados para descubrir y promover nuevos candidatos al tratamiento y biomarcadores en varias áreas terapéuticas, incluidas enfermedades raras como IPF. Además, han creado una asociación de desarrollo con Three Lakes Partners; una organización que fomenta la colaboración entre los campos y las partes interesadas, para descubrir nuevas terapias para IPF basadas en la tecnología AIDD. Un artículo de investigación de 2017 de investigadores de la Universidad de Stanford, titulado " Descubrimiento de fármacos de bajo nivel con One-Shot Learning ", discutía los últimos avances en aprendizaje automático, su importante contribución al descubrimiento de fármacos y el camino que condujo al desarrollo de AIDD.

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