Inteligencia Artificial, el as bajo la manga contra la Covid-19

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Autor:

Redacción Comercial

Actualizada:

15 Jun - 12:34

Inteligencia Artificial, el as bajo la manga contra la Covid-19

Autor:

Redacción Comercial

Actualizada:

24 Jun - 19:26

La Inteligencia Artificial (IA) dejó de ser asunto de películas de ciencia ficción y se instaló en varios campos del conocimiento. Uno de ellos es la medicina, un área en la que la combinación de algoritmos salva vidas. Guiados por Ramiro Brito, Director de la Escuela de Mecatrónica de la Universidad Internacional del Ecuador (UIDE), exploramos el mundo de la IA y la ciencia.

Inteligencia Artificial y medicina, no es una dupla nueva. De hecho, a lo largo de la historia, la IA ha potenciado varios avances en este campo. De ahí que, en la actualidad se ha convertido en una de las herramientas fundamentales para que, basados en los datos y la evidencia, los médicos tomen decisiones sobre el diagnóstico y tratamiento a los pacientes.

Orígenes del término IA

Orígenes del término IA

El término Inteligencia Artificial (IA) se mencionó por primera vez en una conferencia en Dartmout, en 1956.  Se le  le atribuye a John McCarthy,  un científico e informático norteamericano, quien junto a Alan Turing, Marvin Minsky, Allen Newell y Herbert A. Simon participó de dicho coloquio.  

Según Yoshua Bengio, uno de los investigadores más prestigiosos en este campo, la explosión de la IA empezó en el 2012, cuando se presentaron los primeros productos comerciales.   Así lo menciona en artículo “Aprendizaje profundo”, publicado en la revista Scientific American.

Algunos ejemplos de que la IA llegó para quedarse

Una muestra del aporte de la IA a la medicina son los robot assisted surgery. Se trata de asistentes robóticos para cirugías que permiten que los médicos realicen operaciones sin necesidad de que el doctor y el paciente se encuentren en el mismo espacio físico.

La lista de aplicaciones de la IA en las ciencias médicas es amplia y a continuación presentamos una infografía con algunas de las innovaciones más relevantes. Haga click sobre las imágenes para descubrir más información.

Estas son varias de las tecnologías con IA que son capaces de aprender y analizar -con la velocidad y exactitud necesarias- grandes cantidades de información de los historiales de pacientes, de las pruebas de imagen y de los avances científicos.

La IA y sus alcances para combatir al Covid 19

La emergencia sanitaria ha puesto a prueba a los sistemas sanitarios de todo el mundo. En ese contexto, la farmacología es uno de los campos que más se ha beneficiado de la IA. Esto se evidencia en el desarrollo de medicamentos efectivos en tiempos óptimos.

Por ejemplo, en la situación actual, la IA permite el análisis de datos para romper record en la obtención de la vacuna para la COVID-19. Y si nos remontamos a los tiempos del Ebola, un caso de éxito fue el descubrimiento, en apenas unos días, del fármaco para combatir el virus. Sin la ayuda da la IA, esto se hubiera conseguido en meses o años.

La radiología también se ha beneficiado de la incorporación de la IA. La muestra está en que mediante el Procesamiento Digital de Imágenes y bajo algoritmos de Aprendizaje de Máquina se detectan complicaciones en el pulmón afectado por el COVID-19.

En la siguiente infografía descubra los aportes más significativos de la IA para combatir el Covid-19. Haga click sobre las imágenes para descubrir más información.

Retos para la innovación tecnológica post pandemia

Una de las tareas que dejará esta pandemia está relacionada con aspectos tan importantes como la gestión del conocimiento biomédico. Este es un tema fundamental para generar aportes en la investigación y encontrar tratamientos que garanticen una cura definitiva.  A esto se suman el desarrollo de vacunas, la creación de laboratorios especializados, la gestión clínica de los pacientes y recursos sanitarios.

También es necesario desarrollar la tecnología digital y contar con un adecuado manejo de datos. El camino para lograrlo es trabajar en el gran universo de la Inteligencia Artificial (IA): Data Science, Big Data, Machine Learning,  Deep Learning, entre otros. En estos procesos es calve la integración de las universidades en la toma de decisiones. Así se logrará un trabajo integral en los ámbitos social, de salud, educativo y alimentario.