Por: Carlos Cordero Pérez.   28 agosto

Vinicio Vargas tiene mucha experiencia creando soluciones globales en línea basándose en alta tecnología y ese conocimiento lo aplicó para crear un sistema de inteligencia artificial que identifica tumores de cáncer en el cerebro a través de su startup Ainnova Tech.

Hace tres años Vinicio creó un servicio llamado Don Maximiliano donde los clientes pueden diseñar con tecnología 3D los zapatos de alta gama que desee, para confeccionarlos a su medida.

En Costa Rica el proyecto no ganó mercado, pero en Europa el sitio web se mantiene, mientras los zapatos de lujo se confeccionan en otro país.

“Estoy acostumbrado a hacer las cosas por medio de la tecnología”, cuenta Vinicio, quien además tiene un centro de llamadas. “Soy un apasionado de la tecnología”.

Con una idea similar inició otro proyecto, con Ainnova Tech.

Apenas lanzó Don Maximiliano empezó a estudiar todo lo relacionado con inteligencia artificial, incluyendo el aprendizaje de máquina (machine learning) y el aprendizaje profundo (deep learning).

En el primer caso los sistemas aprenden patrones de comportamiento basados en las hechos, tendencias y conductas o fenómenos que muestran los datos acumulados.

En el segundo caso los sistemas realizan el aprendizaje simulando las redes neuronales, llevando la predicción de acontecimientos a nuevos niveles.

Luego se fijó en el mercado y descubrió que en algunos sectores como la salud no abundan soluciones para detectar enfermedades y en especial el cáncer.

Rodrigo Herrera y Vinicio Vargas, de Ainnova Tech, impulsan soluciones basadas en inteligencia artificial para diferentes sectores, incluyendo en salud. (Foto José Navarro)
Rodrigo Herrera y Vinicio Vargas, de Ainnova Tech, impulsan soluciones basadas en inteligencia artificial para diferentes sectores, incluyendo en salud. (Foto José Navarro)

Junto con Rodrigo Herrera, director de operaciones de Ainnova Tech, diseñó un modelo para crear y comercializar un sistema que utilice inteligencia artificial, machine learning y deep learning para identificar tumores, primero en el cerebro.

Debido a que en Costa Rica no encontró el talento que necesitaba, optó por una forma de operar similar a la de Don Maximiliano.

Aquí diseñaría el sistema, apoyándose en Rodrigo que había recién había estudiado en España sobre gestión de grandes cantidades de datos (big data) e inteligencia de negocios (business intelligence).

Desde Costa Rica también empezaría a comercializar la solución, tanto en el mercado local como en el regional y en otros continentes.

La fabricación, sin embargo, se realizaría en Asia, contratando desarrolladores a través de aplicaciones donde se ofrecen servicios profesionales independientes o freelancers.

Apoyándose también en la tecnología es posible realizar las contrataciones de los programadores, establecer los objetivos y metas a cumplir durante la semana, monitorear las métricas de trabajo y supervisar incluso el código que están escribiendo.

“Se establecen las metas y cada uno tendrá que ver qué hacer para cumplirlas”, afirma Rodrigo.

Así funcionan las cosas en la actualidad.

A futuro, apoyándose en la fundación Saturdays.ai y en convenio con la Universidad Lead, se inició un programa de preparación de especialistas en inteligencia artificial, el cual dura 15 sábados (cinco horas cada uno).

Rodrigo destacó que se trata de un entrenamiento práctico en la tecnología, pues los grupos terminan diseñando un proyecto, por lo que se requiere conocimientos en programación, álgebra lineal e inteligencia artificial al menos a un nivel básico.

Para la contratación de especialistas en Asia, los programadores independientes deben aportar sus portafolios de proyectos realizados y pasar varios filtros y entrevistas, para asegurarse que reúnen las condiciones deseadas.

La empresa se fundó en el 2018 con la idea de ofrecer soluciones de inteligencia de negocios a través de computación en la nube en diferentes sectores: seguridad, agricultura y otros, empezando con el mercado médico.

A finales del próximo mes de setiembre la empresa realizará el lanzamiento oficial de BrainTD, un software de procesamiento de imágenes médicas basado en inteligencia artificial, machine learning y deep learning.

Ainnova Tech
Ainnova Tech

Para que el sistema identifique un tumor se utilizan imágenes de cerebros sanos y de cerebros con diferentes tipos de cáncer.

Cuando se realiza un examen o tomografía computarizada, conocida como Tac, el sistema toma la imagen y la compara con el archivo para detectar tumores cerebrales en cuestión de segundos.

No es lo único que hace. Además, los clasifica según su tipo y segrega precisamente el área tumoral.

La segregación permite ahorrar tiempo clave para brindar la ubicación precisa del tumor y evitar errores humanos, exceso de estudios médicos posteriores, conocer el área precisa para el tratamiento y así evitar tomar una decisión tardía.

A los hospitales o clínicas también ayuda a acelerar en forma eficiente el diagnóstico y el tratamiento de otros pacientes que están a la espera de un examen.

En caso de detectar una situación que no esté registrada, el sistema emite una alerta.

Una ventaja es que con el tiempo, al ir realizando diagnósticos a nuevos pacientes y acumulando nuevas imágenes, el sistema se vuelve más eficiente.

“Suena como una nave espacial, pero es más sencillo de lo que se piensa. La idea siempre ha sido generar una solución que sea práctica y útil al menor costo posible”, dice Vinicio.

Como es un sistema en la nube, el costo se reduciría para las empresas. En el caso de la solución médica, en un 50%.

Para efectos de mayor eficiencia y seguridad de la solución, se deben instalar un pluggin (un pequeño software que sirve de conector) en las computadoras que usarán BrainTD.

Ainnova Tech también está desarrollando otras aplicaciones médicas relacionadas con el cáncer de seno y de piel.

Para el sector agrícola en el futuro se tendrá un sistema para detección de enfermedades en cultivos agrícolas y en el campo de la seguridad se lanzará una solución que recurre también a la biometría, o reconocimiento de rasgos físicos.