Escuchar:quality(70)/cloudfront-us-east-1.images.arcpublishing.com/gruponacion/GBJI4BVP2FFJ7CLSRSRWDNPLGI.jpg)
En comunidades alejadas donde solamente hay acceso a equipos de rayos X se podría utilizar, mediante Internet, una solución de inteligencia artificial para realizar diagnósticos. (Foto cortesía del TEC)
Saúl Calderón Ramírez es un costarricense que lidera un grupo de investigadores de universidades de Reino Unido y España.
Él es docente e investigador del Tecnológico de Costa Rica (TEC) y realiza estudios de doctorado en el Instituto de Inteligencia Artificial, de la universidad De Montfort, en Inglaterra.
El grupo de investigadores y Saúl creen que las radiografías de pecho podrían ser de utilidad para determinar si una persona está infectada con la enfermedad COVID-19.
El diagnóstico podría realizarse asistido por computadora, utilizando técnicas avanzadas de inteligencia artificial, como el deep learning.
La tarea implica desarrollar un modelo de inteligencia artificial para estimar, a partir de imágenes de rayos X de pechos, daños por COVID-19.
“Nuestro objetivo es desarrollar un sistema de inteligencia artificial que ojalá mejore la sensibilidad de diagnóstico”, dice Saúl.
Los sistemas de deep learning típicamente trabajan con grandes bases de datos. Pero es difícil conseguir datos etiquetados del COVID, por el rápido avance de la pandemia.
La solución podría ser implementar algoritmos “semisupervisados”, con un 90% de acierto, que permite explotar datos no etiquetados.
El método sería de gran ayuda en centros médicos en comunidades alejadas, donde hay limitaciones para realizar pruebas de la COVID-19 y sí es posible mayor acceso a equipo de rayos X.
Desde estos centros se podría utilizar el sistema de inteligencia artificial de forma remota.
Similar esfuerzo realiza otro equipo de investigadores del Kings College de Londres, en el que analizaron datos de 1.600 personas de Estados Unidos y Reino Unido (recolectadas por una app).
Ahí se determinó que existen “seis tipos de COVID-19” o seis formas típicas en las que los pacientes se ven afectados.
El uso de algoritmos también sirvió para identificar la progresión de los síntomas. Esto luego se confirmó con otra base de datos de 1.000 usuarios de Estados Unidos, Reino Unido y Suecia.
Evidentemente este tipo de planteamientos era difícil de realizar y discutir antes de la pandemia. Nuestras preocupaciones sobre la tecnología y la transformación digital cambiaron con el COVID-19.
El Boston Consulting Group analizó, usando inteligencia artificial contextual, 150 millones de artículos periodísticos de 30 países publicados de diciembre de 2019 a mayo de 2020.
Se encontró que los enfoques se concentraron en la necesidad de abordar la crisis sanitaria inmediata y que sólo permanecen la mitad de los temas más importantes anteriores a COVID-19.
| Antes | Después |
|---|---|
| Business Insights 10% | Data Analytics 9,2% |
| AI & Machine Learning 10% | 5G 7,5% |
| IoT 8,8% | Telemedicine 7,3% |
| Blockchain 8,6% | Delivery Drones 7,2% |
| China y Huawei 7% | AI & Machine Learning 7% |
| Data Analytics 6,8% | AR/VR 6,7% |
| 5G 6,1 % | Blockchain 6% |
| Robotics 6% | Distance Learning 5,4% |
| Cybersecurity 4,9% | Biotech/Medtech 5,3% |
| Delivery Dones 4,6% | Personal Protective Equipment 4,9% |
La prioridad (la protección frente al virus y los nuevos tratamientos y la vacuna) elevó los temas de biotecnología, medicina, telemedicina.
También ganó prominencia el análisis de datos para investigación médica y pronósticos, tanto de la evolución de la pandemia como de los problemas en las cadenas de suministro.
El tema de las entregas de productos también elevó la importancia de los drones.
En el caso de 5G las conversaciones pasaron de las capacidades potenciales de un despliegue de esta tecnología a las noticias falsas de los teóricos de la conspiración.
Los temas populares antes del COVID-19 pasaron a segundo plano, pese a que son claves para la implementación de soluciones a la situación causada por la pandemia y, especialmente, para la consolidación de la transformación digital durante y después de la crisis.
El Boston Consulting Group no específica el caso de Costa Rica en su análisis.
Todos sabemos, sin empargo, que aquí antes de la pandemia hablábamos sobre la protección de datos personales, Uber, Airbnb y los casos de uso de las nuevas tecnologías.
De abril para acá pasamos a conversar sobre cómo las diferentes aplicaciones ayudan a las empresas a enfrentar la situación, el comercio electrónico, los servicios de entrega o delivery, las plataformas para tener tiendas en línea, el marketing digital y los problemas de conectividad.
Solamente una de las preocupaciones aparece de forma constante: qué iba a ocurrir con las transmisiones de fútbol, FUTV y TigoSport.
¿Caso resuelto?
