Si hay un sector en el que la esperanza de que la inteligencia artificial tenga un impacto exponencial en los próximos años este en el sector de la salud. La inversión en investigación es totalmente fuera de toda duda.
Por ejemplo, cuando un cáncer se detecta a tiempo, es más probable que el tratamiento tenga éxito. Pero con demasiada frecuencia, los cánceres se diagnostican en una etapa tardía cuando son mucho más difíciles de tratar. Hay muchas razones para esto, incluyendo que los síntomas que las personas experimentan a menudo pueden ser vagos y vinculados a enfermedades mucho menos graves.
Todo esto en parte es debido a la aplicación durante las últimas décadas de historiales médicos digitalizados y pruebas diagnósticas y, sobre todo, la hibridación de equipos médicos y expertos en Deep Learning.
Para lograr estos equipos multidisciplinares se está realizando de una forma muy “deportiva”.
LAS OTRAS “CHAMPION LEAGUE” QUE NO SON TRENDING TOPIC
Resultado de la competición BACH
En el mundo de la inteligencia artificial, se dan tres hechos que son condición necesaria que se produzcan de forma simultánea para que se tenga éxito en los proyectos en los sistemas basados en aprendizaje supervisado (dejemos para otro día explicaremos los tipos de IA):
- Se necesitan una gran cantidad de información correctamente etiquetada (cuantos más, mejor).
- Equipos humanos con altos conocimientos en desarrollo de algoritmia.
- Por último, una gran capacidad de cálculo para entrenar los algoritmos.
Por todo ello, la forma con la que se está consiguiendo juntar estos tres hechos, es promover competiciones o ligas donde una organización plantea un reto a resolver, poniendo a disposición de los participantes de una serie de datos y capacidad de cálculo, con unos premios asociados. Además, para ir “animando” a los equipos, durante la competición se van publicando los resultados de acierto de los modelos presentados por los participantes para establecer ese pique necesario durante la competición.
Sirva como ejemplo la Universidad de Stanford, que ha planteado la competición llamada CheXpertliberandoes un gran conjunto de datos de radiografías de tórax y planteando una competición para la interpretación automatizada de radiografías, siendo la radiografía de tórax es el examen de imagen más común a nivel mundial, crítico para la detección, diagnóstico y manejo de muchas enfermedades que amenazan la vida.
Tthe Fleischner Society’s recommended glossary
Han habido múltiples competiciones de este tipo, como esta para obtener pistas para detección temprana del cáncer a partir de información médica y no médica organizada por una ONG inglesa, o esta competición para el análisis de imágenes histológicas para detectar el cáncer de mama.
Para finalizar, me gustaría hacerlo con una frase de un conocido locutor para resumir estas competiciones: porque la vida puede ser maravillosa.
