Un nuevo reto para la inteligencia artificial: prevenir enfermedades degenerativas

Un consorcio español se embarca en un proyecto para detectar precozmente el riesgo de enfermedad de Parkinson, ictus o pérdida de audición

La inteligencia artificial (IA) ya puede crear fármacos en la mitad de tiempo; detectar la covid incluso antes de que lo hagan los propios expertos, o ya fuera del ámbito sanitario, reemplazando la voz de Darth Vader. Aunque todavía nos parece una tecnología lejana, vivimos bajo el asedio de la inteligencia artificial, y en un futuro próximo, una combinación de algoritmos diseñados para que las máquinas aprendan permitirán detectar la propia enfermedad antes de que aparezcan los primeros síntomas. enfermedad.

Este es exactamente el objetivo de Capgemini, que lidera un consorcio público-privado de 15 entidades colaboradoras, todas ellas españolas, que diseñará y desarrollará una solución inteligente para la detección precoz y actuación rápida de enfermedades neurológicas, enfermedades sistémicas, ejercicio y enfermedades degenerativas. causada por el propio envejecimiento.

El proyecto, denominado «AI4HealthyAging» (Inteligencia Artificial para un Envejecimiento Saludable), cuenta con un presupuesto de 12,5 millones de euros y será financiado por la UE a través del Fondo Next Generation EU.

Pero, ¿en qué consiste exactamente? Tal y como explica Fabiola Bermejo, directora y directora de inteligencia híbrida en el campo de la inteligencia artificial de Capgemini Ingeniería en España, en “tratar de detectar enfermedades a tiempo”, no solo para la longevidad, sino también para una mejor calidad de vida en los citados- proyectos mencionados.

“El objetivo de este proyecto es lograr una visión holística e integrada de los pacientes, identificar patrones en etapas tempranas del envejecimiento, mejorar su calidad de vida y reducir la gravedad de la enfermedad identificándolos en etapas iniciales”, dijeron los expertos. .

Un reto clave para ayudar a mejorar los resultados del tratamiento, que mejorará la calidad de vida de los afectados. Y no solo eso. Tal detección temprana también puede, en última instancia, hacer que los sistemas nacionales de salud sean más sostenibles. un reto. Así que tal vez este proyecto sea el que obtenga la mayor cantidad de fondos.

En concreto, los investigadores analizarán cómo afecta el sueño al desarrollo de enfermedades neurodegenerativas (las conductas que se producen durante la fase REM del sueño pueden alertarnos de determinadas enfermedades, como el párkinson o el alzhéimer), la pérdida de audición y del tejido muscular, la insuficiencia cardiaca y el ictus. enfermedad mental, cáncer de próstata y colorrectal, y enfermedad de Parkinson. Todas estas son condiciones que surgen durante el proceso de envejecimiento.

“La idea del proyecto es ver si podemos identificar patrones distintos para diagnosticar tempranamente estas enfermedades”, dijo Bermejo.

Para ello, más de 100 profesionales de la salud y la tecnología colaborarán en el proyecto, por ejemplo, para analizar la pérdida de masa muscular, y “los participantes dispondrán de sensores inteligentes en sus zapatos para identificar anomalías en el movimiento”, detalló Bermejo.

“En el caso de los problemas de sueño –prosiguió– se utilizará el uso de la inteligencia artificial para la detección precoz y la intervención rápida en el deterioro cognitivo leve, la demencia y la enfermedad de Alzheimer a partir de mediciones de la actividad cerebral durante el sueño”. Se utiliza un conjunto de datos para encontrar biomarcadores que nos permitan encontrar patrones para cada patología.

En este momento, se desconoce el número exacto de pacientes que participan en el programa, pero estamos hablando de «miles de pacientes mayores de 50 años», dijo Bermejo.

Un grupo notorio porque los investigadores analizarán patrones para cada enfermedad, pero para diferentes individuos. En otras palabras, «un mismo participante no puede participar en más de un estudio de patología», agregó.

Los expertos subrayaron que «en ningún caso el objetivo es sustituir al personal médico», sino que el proyecto pretende apoyar la toma de decisiones «proporcionándoles las herramientas que les ayuden a detectar la enfermedad en una fase temprana».

Hay un lema en todo esto: compartir imágenes, datos e informes médicos de los participantes, esta información suele ser tan sensible que se garantiza la privacidad del paciente.

El consorcio está liderado por Capgemini y está formado por organismos y entidades representativas de los sectores de la industria y la salud, entre los que se encuentran el Instituto Aragonés de Tecnología, el Instituto Cajal (dependiente del CSIC), el Instituto Aragonés de Ciencias de la Salud, el Instituto Aragonés de Investigación Sanitaria, Universidad Politécnica de Cataluña, Universidad de Valencia, Barcelona Supercomputing Center – Centro Nacional de Supercomputación (BSC-CNS), Cruz Roja Española, Fundación Andaluza para la Investigación y Gestión del Conocimiento ORL, Bitbrain, Podoactiva, Technaid, Integra y Starlab.

Fuente: larazon.es

Inteligencia Artificial: México Renacido

Las empresas que ya tienen campos de ciencia de datos se están uniendo a estos campos, lo que hace que la competencia por el talento sea aún más intensa.

Tómese un descanso y hable sobre la inteligencia artificial en México.

Hace una semana, tuve el honor de ser invitado a la Conferencia LATAM AI sobre Inteligencia Artificial Aplicada. El evento fue mi primer evento en persona más de dos años después de la pandemia. Pude saludar a muchos colegas que ya conocía y conocer a muchas personas de la industria con las que no he tenido el privilegio de interactuar.

Es difícil generalizar todo lo que escuché y vi en el evento anterior, de hecho, las charlas fueron entretenidas y la mezcla de audiencia fue muy dinámica para cualquiera que se encuentre actualmente en el campo de la IA. Sin duda, augura cambios dramáticos en el ecosistema mexicano.

Algunas tendencias que he notado sobre las que me gustaría dejar mi opinión son:

  1. El campo de repente se volvió importante en México, y conocí a varias personas de empresas muy grandes que hoy forman el campo de la inteligencia artificial y la ciencia de datos dentro de ellas. Muchas de las preguntas que me hicieron tanto dentro como fuera de la presentación fueron sobre las mejores prácticas para construir un gran equipo de análisis en una empresa. También trate de evitar las prácticas que lo deprimirán.

Ya he escrito sobre este tema, pero como siempre, mi opinión sobre el tema es para alguien con conocimientos de análisis y ciencia de datos. He visto muchos intentos fallidos por tener personas con diferentes antecedentes al mando y, por lo tanto, ni siquiera saben qué tipo de capacitación deben tener sus equipos. Otro punto es contar siempre con el apoyo del CEO de la empresa, ya que poder acceder a los datos es un desafío tanto político como técnico.

  1. Ya hay cada vez más empresas en el campo de la ciencia de datos, lo que hace que la competencia por el talento sea aún más intensa. Entre los anuncios que escuché y las personas con las que hablé, conté al menos 300 vacantes para científicos de datos. Teniendo en cuenta que hay un máximo de cinco maestrías y tres licenciaturas, eso significa que simplemente no hay suficiente oferta.

El desafío aquí es doble, uno es encontrar talento que realmente sepa cómo crear valor e interactuar con equipos internos que pueden no estar familiarizados con la dinámica de los científicos de datos. Otro reto para los que hemos formado equipos es mantenerlos. Con tantas oportunidades laborales, las empresas que afrontan los retos más interesantes y los salarios más competitivos acaban reteniendo al mejor talento.

  1. Muchos jóvenes se me acercan y me preguntan cuál es la mejor manera de adentrarse en este mundo de la ciencia de datos desde diversas perspectivas como la filosofía, la contabilidad, las artes plásticas, etc. Como se ofrecen demasiado cursos, másteres, vídeos, libros, etc.

Lejos de dar consejos específicos, siempre les digo a las personas que me preguntan que busquen un programa de formación sólido, como una maestría o un diplomado. Pero siempre busque capacitación que les muestre detalles de estrategias analíticas en el dominio comercial y detalles de partes técnicas relacionadas con la ciencia de datos. Solo así podrán crear una ventaja diferenciadora antes de inscribirse en un ejército de cursos de propósito general o campamentos de entrenamiento que no se enfocan en brindar capacitación sino que aprovechan la fuerte demanda de estos talentos.

Disfruté mucho este evento y espero poder asistir a futuras ediciones. En mi opinión, 2022 es un gran comienzo en este tema para los grandes conglomerados mexicanos, y en 2023 comenzaremos a apreciar una madurez más clara del ecosistema mexicano.

Fuente: elfinanciero.com.mx

La IA y el Machine Learning son el futuro

Las tecnologías de inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático están cambiando el mercado laboral. La inteligencia artificial se está expandiendo para convertirse en una parte integral de los productos, servicios y soluciones.

Según la consultora Gartner, la inteligencia artificial reemplazará el 16% de los puestos de trabajo en la próxima década.

Puede comenzar su carrera en aprendizaje automático, inteligencia artificial de una ciencia de la ingeniería relacionada con la tecnología, como la ingeniería de sistemas, o puede obtener un trabajo en matemáticas o física teórica. Además de la posibilidad de trabajar en el extranjero, un buen conocimiento del inglés es esencial para la investigación científica y los documentos que debe manejar.

Licenciado en Ingeniería Informática y aprende a avanzar en plataformas de programación comercial o programación web. Grados en Business Analytics o Ingeniería en Tecnologías de la Información son algunos de los cursos que garantizan el empleo.

La programación de videojuegos, los grados en diseño y desarrollo de videojuegos y la animación son otros cursos con múltiples aplicaciones en un sinfín de campos como la educación, la salud, la aviación o los servicios.

Los títulos de ingeniería de software satisfacen la creciente demanda de profesionales versátiles con experiencia en matemáticas, estadística o informática.

Másteres en Data Science e Inteligencia Artificial, Ingeniería Física y Matemática, Inteligencia Artificial y Sistemas Inteligentes, Másteres en Ingeniería Biomédica o Machine Learning, Inteligencia Artificial y Big Data son otras formaciones para trabajar en campos en evolución.

Los ingresos del mercado de la inteligencia artificial superarán los 400 mil millones en 2023
Los ingresos totales del mercado mundial de inteligencia artificial (IA), incluidos el software, el hardware y los servicios, crecerán un 19,6 % en 2022 hasta los 380 350 millones de euros y superarán la marca de los 400 000 millones en 2023.

Entre las tres categorías de soluciones de IA, la inversión asignada a hardware y servicios de IA crecerá más rápido, mientras que el software reducirá su participación, según las previsiones de la consultora IDC. Gasto total del mercado en 2022.

Fuente: america-retail.com

Crecimiento en adopción de IA en México: 31% de las empresas la han implementado

De acuerdo con una nueva investigación de mercado encargada por IBM, tres de cada diez organizaciones ya están implementando activamente inteligencia artificial en México.

El Índice de adopción de IA global de 2022 muestra que la adopción de la tecnología en el país está impulsada por hacerla más accesible (49 %) y aumentar los avances en las aplicaciones comerciales estándar.

17% de las organizaciones tienen más probabilidades de adoptar inteligencia artificial (IA) en México que en 2021. Según el estudio, el 43% admitió haber explorado sus usos. De estos, el 46% tiene una estrategia, solo el 29% tiene una estrategia general y el 20% tiene planes para casos de uso limitados o específicos.

Además, casi 7 de cada 10 profesionales de TI de empresas que analizan o implementan su uso dicen que han acelerado la inversión y la implementación en los últimos 24 meses, mientras que más de la mitad (59 %) dice que las empresas ya planean invertir en la adopción de IA para incorporarlo en procesos y aplicaciones.

La investigación realizada por Morning Consult para IBM mostró que en América Latina, también era más probable que encontraran dificultades en la gestión de datos en sus empresas, con un 51 % que dijo que la seguridad y el gobierno de los datos eran difíciles, mientras que un 50 % mencionó el cumplimiento y la privacidad.

Fuente: itmastersmag.com

Blockchain, inteligencia artificial y compliance

Estas tecnologías convergen en cuanto a los datos personales, encuentran en estos los elementos esenciales de su funcionamiento y funcionamiento, sin los cuales simplemente no pueden funcionar.

En octubre de 2021, el INAI fue sede del evento de privacidad y protección de datos más importante del mundo: la Conferencia Global de Privacidad (GPA), en su 43° período de sesiones, expertos de diferentes países concluyeron que las tecnologías de la información y la comunicación (TIC) son un elemento separado de la vida humana y del futuro y es esencial para el procesamiento de datos personales.

Entre las nuevas tecnologías destacan en especial el blockchain y la inteligencia artificial (IA), así como los planes seguidos por entidades públicas y privadas; el llamado “compliance” que acapara debates y mesas de discusión.

La tecnología Blockchain es un sistema que permite a una comunidad compartir, recopilar o distribuir información digital o datos de transacciones de múltiples fuentes sin copiarlos ni alterarlos, a menos que se obtenga el permiso de cada miembro o participante. Los datos o la información se dividen en bloques compartidos que se vinculan con identificadores únicos, lo que le da integridad al ser una única fuente de verdad, eliminando así la duplicidad y aumentando la seguridad, previniendo el fraude y el fraude de datos y la manipulación ya que no se puede cambiar sin el permiso de este. grupo.

Diseñado en principio para asegurar moneda digital o criptomonedas como «Bitcoin», los desarrolladores de tecnología buscan otros usos potenciales, ya que al permitir que cualquier información digital se distribuya sin ser copiada, puede ser manipulada miles de veces de manera segura, con lo cual, los datos personales que se requieren para realizarlas de igual forma estarán protegidos.

Ni hablar de la inteligencia artificial, estamos a la espera de grandes descubrimientos que cambiarán nuestro mundo, las películas y series presentan un escenario futurista donde los robots inteligentes nos han superado y de hecho se han apoderado de nuestro planeta. Aunque aún no se han desarrollado máquinas que sean autónomas, totalmente autosuficientes y libres de cualquier interferencia humana, la inteligencia artificial se entiende como sistemas o máquinas que imitan la inteligencia humana para realizar tareas y pueden mejorarlas en función de la información recopilada. La realidad.

Los motores de nuestros teléfonos inteligentes, computadoras o televisores nos muestran sugerencias específicas basadas en nuestros hábitos de búsqueda y gasto: aplicaciones que simulan conversaciones y brindan respuestas automáticas Los «chatbots» usan IA para comprender las preguntas de los usuarios y brindar respuestas más efectivas; los asistentes inteligentes la usan para analizar grandes cantidades de información y mejorar la programación. En esencia, la IA funciona a partir de los datos personales que recaba.

En cuanto al “compliance”, debemos entenderlo como el conjunto de procedimientos y buenas prácticas que emplean las organizaciones para identificar, advertir y reportar los riesgos operativos y legales a los que se enfrentan (tales como sanciones, riesgo de pérdida financiera y pérdida de activos). Reputación, por Incumplimiento de leyes, reglamentos y códigos de conducta, así como asesorar y establecer mecanismos internos de prevención, gestión, control y respuesta. Este cumplimiento normativo tiene derecho a la protección de datos personales, una de sus áreas más sensibles, las leyes y reglamentos aplicables en esta materia imponen una serie de obligaciones y deberes a los responsables del tratamiento, y el incumplimiento de estas obligaciones y obligaciones, grave Las consecuencias pueden resultar, incluyendo fuertes multas.

La tecnología blockchain, la inteligencia artificial y el compliance convergen en materia de datos personales; encuentran en estos un elemento esencial para su funcionamiento y operación, sin los cuales simplemente les es imposible funcionar.

Fuente: elfinanciero.com.mx

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