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Desde la predicción hasta la detección, la tecnología se adapta a la pandemia

Los «macrodatos» (como se conoce a la analítica masiva de datos) y la inteligencia artificial (IA) han demostrado ser dos herramientas cada vez más disponibles para investigadores y profesionales de la salud durante este primer año de la pandemia. Caminos de armas que, como todo en estos meses de altibajos, han evolucionado y se han adaptado a la nueva realidad que ha dado forma al temido SARS-CoV-2.

Al comienzo de la pandemia, cuando aún no había sido declarada por la Organización Mundial de la Salud (OMS), las primeras alarmas llegaron desde Asia. Era finales de enero. Entonces llegó la alarma en Occidente y, ya a finales de febrero, se disparó en Italia.

Sin embargo, Bluedot, una startup canadiense, ya informó a sus clientes el 31 de diciembre de 2019 de la expansión de un nuevo coronavirrus. El algoritmo que emplea rastrea noticias en 65 idiomas extranjeros, informes de brotes de enfermedades animales y vegetales, proclamaciones oficiales e incluso datos de aerolíneas. Entonces pudo dar una advertencia anticipada para evitar áreas peligrosas como la ciudad china de Wuhan.

El 9 de enero de este año, la OMS notificó oficialmente a la población mundial del brote de este coronavirus. Pero los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades de Estados Unidos ya habían dado la advertencia tres días antes.

La epidemiología es la ciencia que estudia la propagación de una enfermedad y ha estado utilizando datos para sus predicciones durante décadas. “El ‘Big Data’ contribuye a factores que están demostrando ser muy importantes para mejorar la calidad de los modelos predictivos”, explica Pedro Antonio de Alarcón, uno de los responsables de LUCA, la unidad de datos de Telefónica.

A su vez, la IA sigue avanzando a pasos agigantados en la medicina, aunque la habilidad y la ética son dos batallas que aún deben librarse. Como todos los modelos de este tipo, las estimaciones van acompañadas de un error, que tratamos de minimizar mejorando la diversidad y calidad de los datos y el volumen de muestras ”, añade De Alarcón.

BlueDot predijo que el virus saltaría de Wuhan a Bangkok, Seúl, Taipei y Tokio en los días posteriores a su aparición inicial. Para realizar este diagnóstico, un equipo de 40 empleados diseñó un programa analítico de vigilancia de enfermedades, que utiliza el procesamiento del lenguaje natural y técnicas de aprendizaje automático para rastrear diferentes tipos de información.

A su vez, la inteligencia artificial aparece cada vez con más frecuencia en los medios de comunicación, es un aliado adicional en los smartphones e incluso en los hogares, y en los últimos tiempos se postula como una solución atractiva en el mundo de los negocios y la comunicación. industria. Según el proveedor de tecnología IDC, el gasto en IA crecerá más del 33% solo en el sector de servicios durante los próximos tres años.

En este sentido, en el último informe “Sociedad digital en España”, elaborado por Telefónica, se destaca que “las aplicaciones de la inteligencia artificial ya están entre nosotros; que van desde sofisticados algoritmos de recomendación para comprar productos y servicios en línea hasta mejorar el diagnóstico y el tratamiento del cáncer. Por sectores, la salud y el bienestar son los sectores en los que más se utiliza la IA, una de cada cinco startups la utiliza y, además, ha sido una valiosa herramienta para ayudar a vencer al covid-19.

Reducir el estrés de las unidades de cuidados intensivos

Investigadores de la Universidad Queen Mary de Londres, junto con científicos del IFISC (Instituto Conjunto de la Universidad de las Islas Baleares y el Consejo Superior de Investigaciones Científicas), han puesto en marcha un algoritmo (NHS) capaz de reasignar pacientes de forma óptima covid en UCI para reducir el estrés al que están sujetos estos recursos. Según datos del sistema de salud pública británico, mediante un enfoque matemático y con la ayuda de la IA, este algoritmo puede redistribuir hasta 1.000 pacientes en cuidados intensivos, «que de otro modo probablemente no recibirían una vigilancia adecuada», detallan sus creadores. .

El Sistema Vasco de Salud también hizo uso de la inteligencia artificial frente a covid. Startup Sherpa.ai ha desarrollado una plataforma para que las autoridades sanitarias estimen el número de camas de UCI necesarias en el transcurso de una semana. evitando así la saturación excesiva de los centros de salud como se ha hecho en otras regiones. La tecnología utilizada analiza patrones y tendencias en la evolución del virus, aspecto fundamental para que los profesionales sanitarios reaccionen en el tiempo. Además, es capaz de predecir el número de hospitalizaciones leves, que desde el punto de vista logístico permitirían, por ejemplo, montar un hospital específico para este tipo de pacientes y aligerar el resto.

Por otro lado, el brazo de atención médica de Google, DeepMind, ya está capacitado para detectar el cáncer temprano a través de rayos X, particularmente del pulmón. Un equipo de investigadores alimentó una red neuronal con miles de imágenes de pruebas médicas, con el objetivo de aprender a detectar patrones relacionados con la presencia de un determinado tipo de tumor cuando aún es demasiado pequeño para el ojo humano. apreciar.

En España, Francisco Herrera, catedrático de informática e inteligencia artificial de la Universidad de Granada, colabora con el hospital clínico San Cecilio de Granada para aplicar este modelo al diagnóstico de covid-19. Su proyecto llega a casi una docena de centros de salud para ayudar a localizar el virus de manera más rápida y eficiente. Sin embargo, insiste en que «cuantas más radiografías, mejor es el diagnóstico».

España no alcanza las inversiones francesas y alemanas en IA

Seiscientos millones. Esta es la cantidad que el gobierno destinará a promover la IA en España. Un plan basado en seis líneas de acción para que el país «impulse el impulso de esta tecnología que transformará nuestra economía y sociedad», señala la nueva Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial (ENIA).

En 2018, AI aportó 1.760 millones de euros al PIB mundial y se espera que su contribución supere los 14 billones de euros en 2030. Sin descuidar estas cifras, el primer objetivo del plan nacional es «mejorar la situación. España en inteligencia artificial, promover el uso de la lengua española en este sector, generar empleo, incorporarlo al tejido productivo «y, de la misma forma,» promover una IA que sea inclusiva.

Además, ENIA está en línea con las demandas de Bruselas de hacer de esta nueva herramienta tecnológica una prioridad para las economías de los Estados miembros, y por tanto invertir el dinero de los fondos europeos para reactivar esta transformación digital.

De las mencionadas 600 millones de inversiones públicas en España, 275 se destinarán a impulsar el desarrollo tecnológico y la innovación de la inteligencia artificial, 133 millones a integrar su uso en todos los sectores del tejido económico, otros 100 más a hacer lo propio en Administración Pública, 42 millones para potenciar el talento de las capacidades digitales, otros 42 para desarrollar plataformas de datos que apoyen la IA y, finalmente, ocho millones para crear un marco ético regulatorio que fortalezca derechos y libertades.

Moncloa confía en que esta estrategia movilizará 3.300 millones de inversión privada, 5,5 veces más. También cuenta con la contribución del fondo público-privado Next Tech, que tiene como objetivo promover el emprendimiento en la habilitación de tecnologías digitales.

Pero los 600 millones de españoles están lejos de los euros invertidos en los países vecinos. Por tanto, en Francia tienen 1.500 millones para el período 2018-2022, y en Alemania otros 3.000 millones para utilizar entre 2019 y 2025.

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