La inteligencia artificial está transformando campos tan dispares como la industria financiera, los sectores retail o turístico, o la industria de la salud, entre otras muchas. Concretamente, esta última se está viendo especialmente beneficiada dada la gran cantidad de aplicaciones que esta tecnología ofrece para mejorar la calidad de vida de las personas a través de soluciones algorítmicas, herramientas visuales y su aplicación en prácticas médicas.

Se considera Inteligencia Artificial a cualquier tarea llevada a cabo por un programa de una forma tan eficaz, o incluso mejor, que como lo haría un ser humano. Sin embargo, hoy en día existe mucho ruido sobre algunos de los conceptos que giran en torno a la inteligencia artificial, como el machine learning o el deep learning. Tecnicismos que se dan la mano, pero que tienden a ser utilizados erróneamente.

Inteligencia Artificial, Machine Learning y Deep Learning en el sector de la salud

Desde Terminus7, explicamos que una de las formas más sencillas para distinguir estos tres conceptos es imaginarlos como círculos concéntricos.

De esta manera, la inteligencia artificial se situaría como la tecnología más básica – el círculo de mayor tamaño – requiriendo de la intervención humana para indicarle a la máquina qué tarea debe llevar a cabo. La mayor parte de las soluciones de inteligencia artificial que podemos encontrar hoy en día en el sector de la salud no funcionan en base a sistemas independientes, sino que responden a algoritmos creados por la mano humana que les sirven como base para el análisis y recomendación de tratamientos.

Dentro del círculo de la inteligencia artificial encontraríamos el subgrupo del machine learning o aprendizaje automático, a través del cual alimentamos con datos al sistema, siendo este capaz de aprender de su propia experiencia. Dicho de otra manera, las máquinas reciben la información que necesitan para hacer el trabajo por ellas mismas.

Esta tecnología está resultando tremendamente útil en los campos farmacológico y médico gracias, por ejemplo, a sus avances en el diagnóstico precoz de enfermedades, en el desarrollo de nuevos fármacos, en la identificación de candidatos potenciales para ensayos clínicos o en la predicción de brotes epidémicos.

Pero si hay una tecnología realmente protagonista del boom que actualmente está viviendo la inteligencia artificial, es el deep learning o aprendizaje profundo. Un subconjunto que situaremos dentro del machine learning y que se inspira en el funcionamiento del cerebro humano. En este caso, el sistema se entrena a sí mismo para llevar a cabo tareas de forma independiente a partir de grandes conjuntos de datos categorizados. Como en el machine learning, esto es posible gracias a un tipo de redes neuronales denominadas redes neuronales profundas.

En el ámbito de la salud, esta tecnología resulta increíblemente útil al encontrar de forma rápida patrones para adecuar la personalización de tratamientos, amenizando tareas monótonas como el diagnóstico por imágenes, ayudando en la detección de fraude en los seguros médicos y, ciertamente, está marcando la diferencia en los estudios del genoma para el diagnóstico y tratamiento de enfermedades.

No cabe duda de que, en relación con la detección precoz de enfermedades, la inteligencia artificial, el machine learning y el deep learning se han convertido en grandes aliados de los profesionales médicos, pudiendo llegar a ser más eficientes y efectivos que otros métodos tradicionales. Por este motivo, desde Terminus7, decidimos lanzar el hackathon #AI4Good 2018, patrocinado por IBM, con el objetivo de luchar contra la diabetes y los tumores mamarios a través del desarrollo de modelos predictivos basados en estas tecnologías.

#AI4Good: Artificial Intelligence for Good

Actualmente, el cáncer de mama ocupa el segundo puesto en cuanto a riesgo de mortalidad. Sin embargo, esta enfermedad también cuenta con la mayor tasa de supervivencia si es cogida a tiempo. Por otro lado, se estima que el 10% del mundo sufrirá de diabetes en 2035.

¿Te has preguntado cómo podrían ayudar a otros tus habilidades de programación?

Uno de los principales problemas al que se enfrentan los médicos en su día a día es el gran volumen de datos que tienen que revisar. Como hemos visto, los algoritmos de inteligencia artificial pueden ayudar a salvar vidas al filtrar toda esta información y definir de manera sencilla patrones que faciliten una toma de decisiones más rápida y adecuada.

#AI4Good se presenta como la oportunidad perfecta para la construcción de modelos predictivos de Machine Learning y Deep Learning para la detección precoz de diabetes y tumores de mama.

Con el apoyo de IBM Power9, el hardware líder para los despliegues de clúster orientados a la analítica predictiva, el reconocimiento de patrones, Deep Learning y la informática de alto rendimiento.

Dos apasionantes retos de Machine Learning y Deep Learning, diseñados por el equipo de Terminus7, nos esperan los días 29 y 30 de junio, en el IBM Client Center de Madrid:

  • Desafío básico: IA & Detección de diabetes: Partiendo de un conjunto de datos sobre una población real de personas, el objetivo será desarrollar un modelo para detectar qué sujetos tienen diabetes y cuáles no utilizando programación básica, Python o R.
  • Desafío avanzado: IA & Detección de tumores mamarios: Gracias a la aplicación de Deep Learning, y con la plataforma de IBM Power, se tratará un conjunto de datos de imágenes de mamografías, desarrollando una solución que indique en qué imágenes se detectan anomalías y en cuáles no. Este desafío está recomendado para aquellos participantes con amplia experiencia en Python, conocimientos básicos en Redes Neuronales y en Tensorflow.

Todos los fondos recaudados en #AI4Good serán donados a dos asociaciones en relación con las actividades propuestas: la Asociación de Diabetes de Madrid y el Grupo GEICAM de Investigación en Cáncer de Mama.

Repartiremos más de 2000 euros de premios entre todos los equipos. ¡Hasta pronto!