DISCOVERY: Desafiando los prejuicios de la seguridad minera

DISCOVERY: Desafiando los prejuicios de la seguridad minera

A finales de noviembre se realizó una presentación del sistema de seguridad minera a potenciales clientes. El evento, realizado en el Hotel NOI, convocó al equipo de DISCOVERY y representantes de Cobre Panamá. La compañía, perteneciente a la multinacional First Quantum Minerals Ltd. (FQM), tiene entre sus principales actividades la exploración, el desarrollo y la minería de metales.

FQM tiene actualmente minas y proyectos de desarrollo en África, Australia, Finlandia, España, Turquía e Hispanoamérica. Actualmente, su principal producto es el cobre, el que supone el 80% de sus ingresos. La adopción de DISCOVERY significa no sólo un gran paso en la proyección internacional de esta solución, sino que además nos permitirá resguardar la integridad física de una mayor cantidad de personas a nivel global.

Seguridad minera: La tarea pendiente de la industria

La naturaleza del trabajo en la minería presenta grandes complejidades en el ámbito de la seguridad. Esto es especialmente cierto para los equipos humanos en terreno, quienes se enfrentan continuamente a la posibilidad de accidentes. Factores como la irregularidad del suelo, el clima y otros elementos, influyen para crear un entorno de trabajo que a menudo pone en riesgo la vida de miles de trabajadores y trabajadoras alrededor del mundo.

Mediante procesamiento de lenguaje natural y computer vision, DISCOVERY genera leading indicators de riesgos conducentes a accidentes graves o fatales. Utilizando mapas de calor, el sistema es capaz de identificar y predecir posibles accidentes en zonas de trabajo, resguardando así cada vida humana. 

Además, su flexibilidad se ajusta a las necesidades de seguridad en cualquier obra. Por lo que se trata de un producto replicable a todas las industrias que impliquen un trabajo en terreno.

 


Recolección de datos: La clave para el uso de la IA en salud

Recolección de datos: La clave para el uso de la IA en salud

En marzo de 2020, el Ministerio de Salud de Chile confirmó la detección del primer caso de COVID-19 en territorio nacional. El hallazgo, que sería el primero de miles de contagios a lo largo del país, dio pie a medidas de aislamiento y una posterior cuarentena que persiste hasta el día de hoy en algunas comunas. Si bien estas restricciones han tenido un impacto negativo en múltiples industrias, lo cierto es que las áreas han encontrado en la pandemia un impulso para mejorar la atención integral.

En este escenario, el mundo de la salud es quizás el más golpeado por la crisis sanitaria. Optimizar la capacidad de diagnosticar y tratar a un número cada vez mayor de pacientes es, sin duda, una necesidad muy previa al coronavirus, pero cuya urgencia claramente aumentó con su aparición. Es aquí donde la tecnología ha comenzado a tomar un rol fundamental en la superación de obstáculos como la imposibilidad de llegar a los centros de asistencia, el manejo de grandes cantidades de pacientes y la gestión de la información correspondiente a cada uno de ellos y ellas.

La aparición de conceptos como “telemedicina” y “trazabilidad” han puesto de manifiesto la importancia de recopilar y almacenar toda la información posible con el fin de generar mejores prácticas. Pero, ¿por dónde empezar y cómo implementar correctamente un protocolo de recopilación de datos?

Interoperabilidad: El lenguaje de los datos

Si bien las nuevas tecnologías traen consigo grandes beneficios para los pacientes y usuarios clínicos, uno de los grandes desafíos actuales es la mantención de un sistema de gestión de datos eficiente. A eso se le suman las complejidades derivadas de la privacidad, especialmente cuando se trata de información sensible, como ocurre en el área médica.

Es por esto que la clave está no sólo en recopilar, sino que también en encontrar la forma de que toda esta montaña de información “hable el mismo idioma”. En este desafío, el concepto de interoperabilidad vendría siendo un verdadero decodificador para permitirnos estructurar la data para poder utilizarla y sacarle provecho en distintas plataformas.

“En el área médica, el dueño de los datos es el paciente. Esto quiere decir que si una persona vive en Rancagua y se quiere venir a vivir a Santiago, toda su información va a quedar perdida en el Hospital de Rancagua a menos que se haya aplicado este criterio de interoperabilidad”, explica Danilo González, Data Scientist de UNIT.

Ante la gran cantidad de fuentes, tipos y formatos de información provenientes del sistema de salud público y privado, soluciones como VOYAGER, utilizan normas internacionales para unificar los datos de pacientes. De esta manera, el equipo clínico a cargo puede tener acceso a un archivo estandarizado, reduciéndose así el tiempo de gestión administrativa y priorizando el diagnóstico, tratamiento y su adherencia al mismo.

“Guardar los datos no solo sirve ante la eventualidad de poner en práctica una solución de Inteligencia Artificial (AI). La gracia es poder manejar la información de cada paciente de manera integral, lo que además entrega una capa de seguridad y credibilidad a la base de datos”, puntualiza el Data Scientist.

 


Expo Day: VOYAGER continúa su viaje

Expo Day: VOYAGER continúa su viaje

Este 3 y 4 de febrero se realizó Expo Day, encuentro que forma parte de la Munich Winter Summit convocada por Plug and Play. Durante dos días de presentaciones virtuales, 38 startups de las industrias de la salud, retail e insurtech, presentaron sus pitch a más de 400 ejecutivos, inversores y la comunidad de emprendedores del Batch 5. Se trató de una oportunidad única para mostrar los avances alcanzados por el proyecto VOYAGER durante estos meses de trabajo.

El encuentro simbolizó el cierre del programa de Startup Creasphere, del cual UNIT formó parte como único representante de Latinoamérica. Se trata de una apuesta potenciada por Plug and Play y Roche, la cual busca crear un escenario para conectar a los principales actores de la innovación en salud a nivel global y potenciar nuevas iniciativas que mejoren el tratamiento de pacientes en todo el mundo.

VOYAGER: Inteligencia Artificial (IA) al servicio de la salud

Durante la presentación, Jordaj Zuleta, Chief Design Officer de UNIT, expuso los principales avances del proyecto y recalcó la importancia de Startup Creasphere como apoyo durante el viaje de VOYAGER.

“Estamos enfrentando un problema a nivel global, con más de 470 millones de personas afectadas por diabetes en el mundo”, explicó el directivo durante la presentación, la cual se llevó a cabo en el Main Stage del encuentro virtual. “El verdadero desafío se encuentra en que menos del 50% de estos pacientes son diagnosticados correctamente y, de éstos, menos de la mitad adhieren adecuadamente al tratamiento. Esto genera además un gasto de 2.1 trillones de dólares anuales en el sistema de salud a nivel mundial”.

Las consecuencias negativas del mal manejo de esta enfermedad han sido documentadas extensamente, y su gravedad puede variar desde fallas cardíacas hasta amputaciones e incluso la muerte. En esta línea, VOYAGER busca convertirse en un aliado tanto para los profesionales de la salud como para los mismos pacientes, cuyo bienestar es el objetivo central de esta solución IA.

Privacidad de datos

Durante la presentación, una de las inquietudes de la comunidad asistente que generó mayor reflexión fue la complejidad asociada a la privacidad de datos. La recopilación de información específica de cada paciente es parte integral del funcionamiento de VOYAGER, por lo que el tratamiento adecuado de esta materia prima es crucial.

“Procesamos la data a través de cloud computing bajo estrictas medidas de ciberseguridad, asegurando la anonimidad del paciente. Además, utilizamos técnicas de blockchain para proteger la información ante posibles ataques”, aseguró Zuleta.

 


Aprendizaje automático: Desafíos y falencias de los modelos de entrenamiento

Aprendizaje automático: Desafíos y falencias de los modelos de entrenamiento

El aprendizaje automático o aprendizaje automatizado es una rama de la Inteligencia Artificial (AI), cuyo objetivo es generar técnicas y metodologías para que las computadoras “aprendan”, de un modo similar a como lo hacen los humanos. Esta premisa, aunque podría sonar ambiciosa, hoy es la base de la gran mayoría de las soluciones IA desarrolladas por la industria.

Al interior de esta disciplina, sus investigadores buscan algoritmos y heurísticas para convertir muestras de datos en programas computacionales. Esto, sin tener que escribir los últimos explícitamente; de ahí la utilización del término “aprendizaje”. Los modelos resultantes deben ser capaces de generalizar comportamientos e inferencias para un conjunto más amplio potencialmente infinito de datos. Es decir, deben ser capaces de cierta autonomía. En pocas palabras, la construcción de un modelo de aprendizaje automático implica entrenarlo en una gran cantidad de posibilidades y luego probarlo en un montón de ejemplos similares. 

Sin embargo, la complejidad de esta tarea tiene múltiples dimensiones. Si bien antes de su aplicación el modelo en cuestión debe enfrentar una infinidad de pruebas es distintos escenarios, lo cierto es que todos éstos ocurren en un ambiente más bien controlado, donde las posibilidades de variación son mínimas. Entonces, ¿qué ocurre cuando se lleva al mundo real?

Ambiente de prueba vs. Realidad

No es ningún secreto que, incluso si un modelo específico logra un rendimiento perfecto en el laboratorio, puede presentar -y probablemente presentará- fallas en entornos reales. Esto generalmente se atribuye a una falta de coincidencia entre los datos con los que se entrenó y probó la Inteligencia Artificial (AI) y los datos que encuentra en el mundo. Por ejemplo, una IA entrenada para detectar signos de enfermedad en imágenes médicas de alta calidad claramente tendrá problemas con imágenes borrosas o fotos tomadas con una cámara de mala calidad.

Un grupo de 40 investigadores de Google ha identificado otra causa importante del fracaso común de los modelos de aprendizaje automático. Se trata de un problema conocido como "sub-especificación". El estudio señala que todo proceso de entrenamiento es capaz de producir muchos modelos diferentes e incluso todos ellos pueden llegar a pasar las pruebas finales. 

Sin embargo, la investigación señala que estos modelos diferirán en formas pequeñas y arbitrarias. Estas diferencias van a depender de elementos tales como valores aleatorios dados a los nodos en una red neuronal antes de que comience el entrenamiento, la forma en que se seleccionan o representan los datos de entrenamiento, el número de ejecuciones de entrenamiento, etc. El problema es que, estas variables generalmente se pasan por alto si no afectan el desempeño de un modelo en un ambiente de prueba. Pero el mundo real es otra historia.

Los investigadores llevaron a cabo experimentos similares con dos sistemas de PNL diferentes y tres IA médicos para predecir enfermedades oculares a partir de escáneres de retina, cáncer de lesiones cutáneas e insuficiencia renal a partir de registros de pacientes. Todos los sistemas tenían el mismo problema: los modelos que deberían haber sido igualmente precisos se comportaron de manera diferente cuando se probaron con datos del mundo real, como diferentes escaneos de retina o tipos de piel.

Buscando respuestas

Una alternativa que podría permitir a los data scientists cerrar esta brecha, es diseñar una etapa adicional al proceso de capacitación y prueba. Esto implicaría producir muchos modelos a la vez en lugar de solo uno. Para una empresa como Google, que construye e implementa grandes modelos, este esfuerzo bien podría valer la pena. Sin embargo, la cantidad de trabajo y recursos, tanto materiales como humanos, que implica esta tarea puede estar fuera del alcance de empresas más pequeñas.

 


Startup Creasphere: Equipo de VOYAGER se prepara para el Expo Day

Startup Creasphere: Equipo de VOYAGER se prepara para el Expo Day

Fundada hace dos años en Múnich, Startup Creasphere es actualmente una de las mayores plataformas de innovación para soluciones de salud digital. Roche y Plug and Play fueron los principales gestores de esta iniciativa que hoy reúne a grandes propuestas, las que buscarán cambiar el rostro de la tecnología en el mundo de la medicina. El Batch 5, del que UNIT forma parte como único representante de Latinoamérica, es la más reciente selección de proyectos que contarán con el apoyo de estos gigantes del área de la salud.

Sobre las mentorías recibidas durante el programa, el Dr. Álvaro Riquelme, Project Manager de VOYAGER, aseguró que se trata de instancias extremadamente valiosas y que el aprendizaje obtenido está orientado en expandir el alcance del proyecto. 

"La semana pasada recibimos orientación en aspectos regulatorios del marco europeo para comercialización de dispositivos médicos por parte del profesor Dr. Christian Johner, experto del Johner Institute. Ese encuentro nos dio la posibilidad de entender lo importante que es la cuestión regulatoria y que la mejor práctica es considerarla desde el momento del inicio del proyecto y no al final de este, puesto que involucra asuntos conceptuales tal que podrían requerir una modificación completa del software”, explica el Dr. Riquelme. 

Al respecto, el project manager de VOYAGER  aseguró que, como equipo, han tomado conciencia de la importancia de los marcos regulatorios para potenciar correctamente el proyecto: “En general cuando construimos sistemas lo hacemos con foco en el problema y el negocio, buscando la 'excelencia operacional' sin embargo si dejamos atrás la normativa podemos retrasar mucho el lanzamiento al mercado de un producto".

Expo Day 2021 

Este 4 de febrero, el equipo participará del Expo Day correspondiente al Batch 5, del que forman parte. Se trata de una oportunidad para mostrar los avances generados en el proyecto VOYAGER  a partir de las mentorías y apoyo recibidos de parte de Startup Creasphere.

En esta línea, la enfermera Javiera Soto, quien forma parte de la división Patient Care del proyecto, concretó la entrega de glucómetros a 22 pacientes de los 30 requeridos para la validación técnica. Durante estos días, el equipo continuará afinando detalles para su debut el próximo mes a través de un encuentro en línea con las demás startups y mentores.

“Hemos trabajado arduamente tanto el squad de Voyager como el equipo clínico del Hospital de San Vicente para lograr excelentes resultados, los cuales ya se están materializando”, explica Soto. “Una vez finalizada la entrega y capacitación de los dispositivos ACCU CHEK, comenzaremos con la etapa de recolección y clasificación de datos de cada usuario para, de esta forma, facilitar al clínico respecto al tratamiento más adecuado según el requerimiento”.

En el ámbito intrahospitalario, fueron profesionales del área de nutrición y enfermería quienes utilizaron la herramienta VOYAGER por primera vez, quienes quedaron sorprendidos con su utilidad y el fácil manejo de esta. 

“La siguiente etapa consiste en la capacitación del resto del equipo clínico respecto al uso de Voyager para así, implementar la herramienta del todo dentro del Hospital de San Vicente”, concluye la especialista.

 


Inteligencia Artificial en el mundo clínico: Tecnología al servicio de la salud

Inteligencia Artificial en el mundo clínico: Tecnología al servicio de la salud

El uso de la Inteligencia Artificial (IA) en el área de la salud no es una idea nueva. Muy por el contrario, se trata de una noción que ha ido evolucionando con el tiempo. En la actualidad, las dificultades generadas por la pandemia del SARS-CoV-2 han hecho necesaria una búsqueda de nuevas soluciones de optimización para hacer frente a la crisis sanitaria. Ante este predicamento, es necesario plantear una reflexión preliminar: ¿es seguro utilizar estos sistemas en ambientes clínicos?

La desconfianza que se genera en torno a la IA y sus aplicaciones no es nueva, pues está presente en prácticamente todos los rubros donde se utiliza. Si bien es cierto que, como cualquier otra propuesta creada por el humano, su funcionamiento no es infalible, hoy en día la utilización de estas herramientas tiene la capacidad de revolucionar el área de la salud. 

Guía Clínica vs. Motor de Inteligencia Artificial: ¿un dúo irreconciliable?

No es raro escuchar quejas de trabajadores y trabajadoras del área respecto de la cantidad de gestiones administrativas que deben realizar. Por eso, uno de los grandes beneficios de la aplicación de esta tecnología en el ambiente clínico, es que permite enfocar los esfuerzos de los profesionales en lo que realmente importa: la salud de los pacientes. 

Metodologías como las guías clínicas, basadas en la más alta evidencia de estudios y ensayos respecto al mejor tratamiento disponible en base a un conjunto limitado de variables, pueden verse exponencialmente mejoradas con la introducción de un motor de inteligencia artificial.

Esto se debe a que el motor IA es capaz de determinar el mejor curso de tratamiento posible a través del análisis de una gran cantidad de data estructurada. Estos datos se conjugan además con las recomendaciones de guías clínicas, acción que sería imposible de realizar de forma manual.

Pero, ¿qué tan segura es la IA en medicina?

El accidente cerebrovascular (ACV) es la principal causa de muerte en Chile, con una cifra que asciende a los 9.004 fallecidos en el año 2013. Se calcula que anualmente hay 24.964 casos nuevos, por lo que podríamos decir que en Chile hay 69 casos cada día.

El año 2018, la guía clínica de manejo del ACV agudo de la American Heart Association, recomienda el cálculo del ‘mismatch ratio’. Es decir, la relación entre cerebro infartado/cerebro infartándose para extender la ventana de tratamiento de 6 a 24 horas inclusive como evidencia tipo IA.

El único modo de realizar este cálculo es usando una herramienta de Inteligencia Artificial. Esto es prueba de que la aplicación de estas propuestas en medicina se está desarrollando de forma muy rápida para apoyar a los clínicos en la toma de decisiones y que tienen el potencial de generar un real cambio en la cantidad de vidas humanas salvadas.

VOYAGER: A la vanguardia de la IA médica

VOYAGER, desarrollado por UNIT, se enfoca en la mejora exponencial de la gestión de las enfermedades multifactoriales, tanto para quienes las sufren como para quienes las tratan. A través del uso de inteligencia artificial, el sistema es capaz de procesar datos recolectados por interfaces de voz para comprender en profundidad el estado de cada paciente y realizar un seguimiento predictivo y automatizado de su tratamiento.

Es una herramienta que, gracias al uso de Inteligencia Artificial ayuda a los clínicos a tomar mejores decisiones terapéuticas basándose en toda la información clínica del paciente que esté disponible en el sistema

Además, integra una herramienta de captura de datos por voz que apoya a los clínicos con el ingreso de datos de pacientes en su sistema de ficha electrónica.

 


UNIT formará parte de programa para startups patrocinado por Microsoft

UNIT formará parte de programa para startups patrocinado por Microsoft

Comenzamos el año con una excelente noticia: UNIT ha sido seleccionado para participar de un programa global diseñado especialmente para ayudar a las startups a escalar rápidamente. La propuesta, desarrollada por Microsoft, proporciona acceso a tecnologías y una red de asociados para potenciar el desarrollo comercial.

Se trata de una apuesta a nivel internacional y gratuita, la cual está dedicada a impulsar empresas emergentes B2B para que puedan expandir correctamente el alcance de sus compañías. Para ello, se entregan créditos para el uso de servicios como Azure, junto con una ruta de acceso simplificada para vender junto con Microsoft y su ecosistema global de asociados. Durante 2020, las startups participantes aseguraron más de $1.000 millones de oportunidades de ventas con un volumen promedio de transacciones de más de seis cifras.

Un nuevo desafío

La iniciativa representa una gran oportunidad para expandir el alcance de UNIT, tanto a nivel nacional como internacional. Además, este nuevo desafío se alinea con el nuestro compromiso de ser una empresa multicloud que se abre a las mejores soluciones tecnológicas disponibles en el mercado, buscando siempre el estado del arte de la tecnología para desarrollar proyectos que se adapten a las necesidades de nuestros clientes y partners.

“A través de esta colaboración, esperamos poder llevar los servicios ofrecidos por Microsoft y nuestro equipo a los desafíos reales que enfrentan las empresas en la actualidad”, comenta José Tomás Cumsille, Chief Technology Officer (CTO) de UNIT. 

El primer acercamiento a Microsoft Startups Program, se dio a través del equipo de VOYAGER, en la búsqueda de mejores herramientas para manejar datos no estructurados de texto. Entre las opciones disponibles en el mercado, los especialistas de esta solución de Inteligencia Artificial (IA), desarrollada por UNIT, encontraron que la mejor opción era el modelo entrenado por Microsoft.

“El objetivo es, gracias a este apoyo, contribuir como empresa a cerrar la brecha que existe actualmente entre la tecnología, la inteligencia artificial y los grandes problemas de la humanidad”, puntualiza Cumsille.

 


¿Cómo está cambiando el mundo de la minería a través de la IA?

¿Cómo está cambiando el mundo de la minería a través de la IA?

Hablar de minería es hablar, sin duda, de una industria global cuya producción es vital para gran parte de las comodidades que disfrutamos en nuestra vida diaria. Como en toda actividad a gran escala, la eficiencia es un elemento central e indispensable para su funcionamiento. Pequeñas mejoras en la velocidad de ejecución, sistematización de procesos y reducción de los tiempos de inactividad son la clave para una operación exitosa. 

Es por esto que los avances en robótica, automatización e inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático tienen un gran potencial para la industria minera. Lugares de trabajo remotos, la naturaleza peligrosa del trabajo y los altos costos de mano de obra y transporte son sólo algunas de las problemáticas que la IA podría ayudar a solucionar.

Como en cualquier sistema computacional, siempre existen posibles fallas, las que suelen generar desconfianza entre los usuarios potenciales. Sin embargo, la aplicación de la inteligencia artificial podría ser la clave para ayudar a los directivos a tomar mejores decisiones administrativas basadas en datos. Pero, ¿cómo funciona su implementación?

Minería e Inteligencia Artificial: una colaboración más que posible

El potencial aporte de la IA a la minería se está dando actualmente en dos frentes. Por un lado, los sistemas impulsados ​​por inteligencia artificial utilizan diferentes algoritmos para organizar y analizar grandes cantidades de datos. Esto permite generar insights que, a su vez, entregan claves para tomar decisiones óptimas sobre diversos aspectos de una operación. 

En segundo lugar, una aplicación más práctica e inmediata de la IA en la minería puede darse durante la fase de prospección, especialmente para descubrir depósitos. Su uso puede ayudar a comprender de mejor forma el entorno y terreno donde se llevarán a cabo las nuevas obras. Por ejemplo, Goldspot Discoveries Inc. de Australia la utiliza para mejorar la exploración minera.  A su vez, otras empresas han comenzado a utilizar drones y visión artificial para comprender mejor el entorno y el terreno donde se iniciará la explotación.

COSMOS

COSMOS, proyecto desarrollado por UNIT a través de la aplicación de inteligencia artificial, busca convertirse en un apoyo para las empresas mineras nacionales. Se trata de una solución para la eficiencia energética y su objetivo es lograr que cada partícula de energía se convierta en productividad y eficiencia real, sin pérdidas.

Sus modelos IA permiten predecir el consumo de combustible utilizando bases de datos con información estructurada de los traslados de equipos y operadores involucrados en dichas acciones, tanto históricas como presentes, tomando en cuenta la topografía del lugar y los signos vitales de los equipos involucrados.

Así, la plataforma permite reducir el consumo de combustible, junto con las emisiones GHG a través de predicciones realizadas en base a modelos de inteligencia artificial. Éstos predicen el consumo, optimizan el rendimiento y detectan anomalías en el uso de combustible para asegurar un mejor uso de este recurso. La detección temprana permite, además, retroalimentar a los operadores sobre prácticas operacionales incorrectas. De esta manera,  buscando la excelencia y eficiencia operacional.



Inteligencia Artificial: Una nueva forma de conectar(nos)

Inteligencia Artificial: Una nueva forma de conectar(nos)

Comúnmente, o por lo menos en mi corta vida, he sentido una inquietud en torno al concepto de Inteligencia Artificial y su significado real. Claramente, se trata de una noción que puede sonar bastante estruendosa, pintoresca e incluso exacerbada. Apenas se hace mención a esta idea, inmediatamente creemos que estamos atravesando un mundo distópico de cyborgs y autos voladores.

Pero lo cierto es que, al buscar una definición concreta del término podemos establecer que es la habilidad de computadoras para ejecutar tareas cognitivas que asociamos con la mente humana. Es decir, es la capacidad de argumentar, resolver problemas de forma independiente e incluso está incluida la habilidad de percepción.

Es así como la inteligencia artificial ha permitido tangibilizar ciertos comportamientos humanos mediante modelos neuronales, acercándose así a nociones humanas en cuanto a cómo percibimos el mundo. En esta línea, la IA como recurso nos pone en la búsqueda de alguna forma de objetivizar el conocimiento, generar correlaciones y permitir detectar oportunidades, todo bajo una mirada antropocéntrica. 

¿Dónde queda el resto de las especies que conforman este mundo tan biodiverso? ¿Es posible conectar con ellas?

Existimos en un planeta con una enorme biodiversidad, donde el 80% de los seres vivientes son plantas. Lamentablemente, sabemos que la humanidad ha contribuido a la pérdida del 83% de mamíferos salvajes y la mitad de las especies vegetales. Si bien durante los últimos años pareciera que la sustentabilidad ha comenzado a ser parte del inconsciente colectivo, estamos todavía muy lejos de reparar este daño.

Es claro que el ser humano se ha dotado así mismo de un verdadero complejo de superioridad, pero la verdad es que actualmente representamos solamente un 0.01% de la población viviente del planeta Tierra.  No obstante, hoy el rol y esfuerzos de nuestra tecnología siguen estando siendo sesgados y derivados a esta mirada humana, sin poner en valor la percepción interespecial que debiera guiar estos avances.

Entonces, ¿qué pasaría si dirigimos los esfuerzos a escuchar y procesar el contenido rico de cada uno mediante estos modelos neuronales? ¿Sería posible entrenar un modelo bio híbrido

Claramente estamos ante un panorama ambicioso, pero necesario dado al contexto crítico global en el que nos encontramos. Si bien la dificultad es alta, nuestra misión debiese ser la coexistencia entre organismos para así regenerar y recuperar la biodiversidad perdida, una responsabilidad que, hasta hoy, sigue siendo ignorada.  

Desde niños y niñas, nos enseñan que las plantas son seres “vegetales”. Actualmente, este término se utiliza con una connotación más bien negativa en cuanto a la habilidad de entender y percibir el mundo. Pero lo que la gran mayoría de las personas no sabe, es que las plantas tienen una gran capacidad para conectar, entender y adaptarse al medio ambiente. ¿Acaso es una mera coincidencia la trayectoria que han tenido a lo largo de la existencia del planeta?

Es aquí donde la inteligencia artificial entra en la ecuación, ya que estudios científicos han demostrado semejanzas entre la comunicación neuronal de las personas con la comunicación electroquímica que realizan estas especies.

Comunicar es vital para todo ser vivo: nos permite evitar el peligro, acumular experiencia, conocer nuestro propio cuerpo y el entorno. ¿Hay alguna razón por la que este simple mecanismo deba negarse a las plantas?

Mancuso, S., & Viola, A. (2015). Brilliant Green: The Surprising History and Science of Plant Intelligence. (J. Benham, Trans.). Washington, DC: Island Press.

A pesar de que la trayectoria de las plantas en este planeta ha demostrado su capacidad perceptiva, lo cual repercute en una adaptabilidad significativa a lo largo de su existencia, la tecnología se ha visto sesgada por querer exacerbar la percepción humana. En vez de generar una comprensión más transversal y dejarse nutrir por la de las otras especies, insistimos en separarnos del resto del mundo como si fuéramos los únicos seres vivos capaces de comunicarnos e impactar el ecosistema.

Pareciera ser que lo natural y lo tecnológico son ámbitos aislados pero la realidad es que tienen un tremendo potencial para convivir, potencial reflejado en tendencias como biomímesis.

Pero, ¿dónde entra la inteligencia artificial en toda esta ecuación?

Tomemos un paso atrás, y recordemos la capacidad de la inteligencia artificial de modelar, construir y entrenar distintos modelos en base a datos. Dichos datos alimentan este modelo y lo van perfeccionando. Lo mismo sucede a la hora de aprender un nuevo idioma. Un idioma es una forma de comunicar, y si desglosamos aún más, simplificando lo que es la comunicación,podemos definirla como un traspaso de información de un emisor a un receptor. 

Basándonos en esa premisa, es posible entender nuestra relación con el entorno, tanto nuestra como con otras especies, como una forma de comunicación. Hace algunos años, muchos no creían ni se imaginaban el rápido crecimiento que tendría la inteligencia artificial y sus aplicaciones. Hoy, podría ser la clave para entender a otros organismos, particularmente, a las plantas.

Con sus sentidos, las plantas recopilan información sobre su entorno y se orientan en el mundo. Las plantas pueden medir docenas de parámetros diferentes y procesar una gran cantidad de datos.

Mancuso, S., & Viola, A. (2015). Brilliant Green: The Surprising History and Science of Plant Intelligence. (J. Benham, Trans.). Washington, DC: Island Press.

La inteligencia artificial bien podría ser un medio de comunicación entre distintas especies, todo con la finalidad de poder comprender las realidades de cada una y enriquecer nuestro conocimiento. Tiene la potencialidad de establecer asociaciones y patrones de distintas respuestas electrofisiológicas de las plantas sentando las bases para un entendimiento más completo entre ambas especies.

La IA, como tecnología, nos ofrece la posibilidad de ir más allá para cerrar las brechas comunicacionales que mantenemos con las demás especies del planeta. Esta misión, aunque tardía, podría permitirnos sanar, en cierta medida, parte de la deuda y el daño que hemos provocado en el planeta en el nombre del progreso.


 


VOYAGER: Concluyen primeras pruebas en tiempo real

VOYAGER: Concluyen primeras pruebas en tiempo real

Tras varios meses de trabajo y reuniones a distancia, debido a la contingencia provocada por el COVID-19, el equipo humano detrás de VOYAGER se reunió el viernes 20 de noviembre en el Hotel Noi para participar de una demostración en tiempo real. El encuentro se transformó en una instancia para analizar los alcances actuales del proyecto y sus proyecciones futuras.

Álvaro Riquelme, médico y Product Manager del sistema, fue el encargado de mostrar las capacidades de procesamiento utilizando speech recognition, deep learning y cloud computing de la propuesta. Esta tecnología, aplicada por UNIT, es la responsable de generar una ficha clínica electrónica estructurada para cada paciente, centralizando y sistematizando información importante respecto a su diagnóstico y tratamiento.

“La creación de este equipo interdisciplinario nos ha permitido darle forma a VOYAGER desde las diversas disciplinas, ayudándonos a entender el problema y aterrizando a un concepto de solución que es el que tenemos en forma de demo al día de hoy”, explicó el doctor Riquelme.

VOYAGER: una colaboración público-privada

Aldo Diez de Medina, director del Hospital de San Vicente de Tagua Tagua, destacó la importancia de la colaboración desarrollada por UNIT, Roche y el establecimiento que dirige. “Las empresas suelen estar enfocadas a la generación de ganancias, por lo que es grato poder ver la evolución del sistema y trabajar empresas que estén apoyando a la salud pública”, comentó el directivo.

Alex Pozo, kinesiólogo y director de Abastecimiento del Hospital de San Vicente se refirió a la importancia de mejorar las pautas de tratamiento para estos tipos de diagnóstico, un objetivo que VOYAGER está en vías de cumplir.

“Es una herramienta que se basa en inteligencia artificial y machine learning para gestionar el tratamiento de pacientes crónicos. Estamos hablando de personas mayores de 70 años, por lo que se trata de un perfil de paciente al que le cuesta mucho adherir a su tratamiento y que necesita una red de apoyo constante para poder cumplir con el mismo”, explicó Pozo.

Por su parte, Cecilia Acuña, quien se desempeña Innovation Lead & Patient Outcomes Consultant de Roche Diagnostics, aseguró que “quedé muy impresionada con el sistema de ingreso de datos por voz, creo que es una herramienta que tiene el potencial de revolucionar el trabajo del área clínica”.

“Hoy en día una gran queja de los médicos es la gran cantidad de tiempo que deben dedicar al área administrativa. VOYAGER llega solucionar este problema, para permitirles a los profesionales de la salud dedicar este tiempo a lo que realmente importa, que es en una primera instancia hablar con los pacientes para posteriormente tratarlos”, puntualizó Acuña.

El proyecto utiliza inteligencia artificial para mejorar los protocolos clínicos de atención para pacientes de enfermedades multifactoriales, cuya condición es esencialmente crónica. Dentro de las patologías más comunes se encuentra la diabetes, la cual ha sido uno de los grandes focos de trabajo del proyecto.

“Para nosotros, estos proyectos son fundamentales porque son una manera de innovar y desarrollar una solución completa e integral, algo que va en ayuda no sólo del paciente, sino que también del equipo de salud responsable por su tratamiento”, aseguró Andrea Vergara, New Business Models Manager del área de Diabetes de Roche.

De esta manera, el pilotaje del sistema dentro del programa Creasphere se encamina a ser un caso de éxito a nivel mundial, para beneficiar a millones de pacientes diabéticos y de otras enfermedades multifactoriales en la adherencia a su tratamiento.