Big Data, Inteligencia Artificial y el lugar donde ocurren los sueños

¡Hola!

Hace unos días tuve la oportunidad de asistir a una sesión sobre innovación en el ámbito sanitario, impartida por el Dr. Ignacio Hernández Medrano (@ihmedrano). Probablemente no voy a ser capaz de transmitir a través de este post toda la energía y el entusiasmo con el que nos habló, pero voy a intentarlo 😉

Más o menos, la sesión se dividió en dos partes: una puesta en situación en cuanto a innovación, Big Data e Inteligencia Artificial, y una introducción a su proyecto Savana. Sin ánimo de destripar (demasiado) el contenido, me quedé con unas cuantas ideas, frases y citas impactantes, que evocan más a las películas de ciencia-ficción que a a la realidad, y que merece la pena comentarlas (sólo algunas de ellas, para que no se os haga demasiado largo y para que os quedéis con ganas de más):

Medicina exponencial

“Existen dos tipos de tecnologías: las que tienen un crecimiento lineal y las que crecen exponencialmente”

Gráfico de loogic.com

De una manera sencilla, podemos decir que las tecnologías lineales crecen de manera continua a lo largo del tiempo, no experimentando grandes cambios; sin embargo, las tecnologías exponenciales crecen lentamente al principio, por debajo de lo esperado, de forma que se mueven en una zona de decepción (algo así como mucho ruido y pocas nueces) hasta que finalmente despuntan y suben como la espuma.

Dentro de estas tecnologías exponenciales, se encuentran las TIC, e incluso la Medicina, o al menos así lo cree la Singularity University, que tiene un programa específico de Medicina Exponencial.

Big Data en Salud

“Big Data es como el sexo adolescente: todos hablan de él, nadie sabe realmente cómo hacerlo y todos piensan que los demás lo hacen”

El origen de esta frase parece ser un tuit de 2013. Si que es cierto que cada vez oímos más lo de “Big Data” por aquí y por allá, pero no tenemos muy claro el concepto ni las implicaciones que pueda llegar a tener. Big Data o “datos masivos” supone una cantidad ingente de información, de todos los individuos de todos y de cada uno de los aspectos de su vida (asusta un poco, ¿verdad?).

“Inflación de la ciencia: generamos más conocimiento que el que podemos absorber”

Atrás han quedado esos tiempos en los que te mantenías actualizado estudiándote un libro y un par de revistas científicas, estamos en  un momento en el que la cantidad de información disponible sobre un tema es casi infinita, no siendo abarcable por un solo individuo. En Medicina, esta explosión de datos proviene de tres fuentes:

  1. Wearables y apps que recopilan información sobre variables médicas y estilos de vida.
  2. La información genética de todos los individuos.
  3. El internet de las cosas.

El quid de la cuestión no está en la obtención de estos datos, sino en saber cómo explotarlos para sacarles alguna utilidad. Un ejemplo: allá por 2008, Google lanzó, junto con el CDC, un experimento llamado “Google Flu trends“, este sistema recopilaba información sobre búsquedas de preguntas sobre la gripe (síntomas, tratamiento…) demostrando ser muy bueno para inferir los resultados de incidencia de gripe a toda la población; sin embargo, los resultados obtenidos finalmente no han sido los esperados, y, actualmente, el proyecto se encuentra cerrado, aunque aún puede accederse a los datos recopilados.

Inteligencia Artificial en Medicina

“Llegará un momento en el que hablemos de los ensayos clínicos como de las sangrías medievales”

Ciertamente, en el momento actual, nuestra mejor herramienta para demostrar algo es el ensayo clínico. Si que es cierto que una vez que se disponga de toda la información de todos los individuos (y sepamos explotarla) no tendrá mucho sentido seleccionar una muestra de individuos representativa de la población a la que queremos tratar.

En este camino se encuentra Watson, el superordenador de IBM, una de las joyas de la Inteligencia Artificial. Éste es capaz de responder a preguntas que se le formulan en lenguaje natural: tu le preguntas, él te entiende y “piensa” cómo responderte con la información que tiene almacenada (a-lu-ci-nan-te).

Después del éxito que obtuvo en el programa Jeopardy, empezaron a pensar si podría tener alguna utilidad en Medicina, así que le pusieron a estudiar Oncología, de tal forma que pueda asesorar a los médicos en el diagnóstico y tratamiento de diversos tipos de cáncer, basándose en la información recopilada de cientos de miles de casos clínicos previos.

En esta línea, es también en la que se mueve Savana: es capaz de entender las preguntas del clínico, buscar en su información (la cual comprende) y dar una respuesta (para flipar).

Dudas y temores

Dentro de todo lo maravilloso que puede tener este mundo, es normal que surjan dudas y temores en torno al mismo,  entre otras:

  • Los datos recopilados por los wearables o la información genética de los individuos, ¿de quién serán propiedad?
  • ¿Desaparecerá el “médico” tal y como lo conocemos hoy en día?
  • ¿Tenemos la suficiente madurez como para afrontar estos cambios y las implicaciones éticas que ellos suponen?

Pero ya serán cuestión de otra entradas. De todas formas, si os habéis quedado con ganas de más, os invito a visitar la página de Iñaki Larraya, experto en mHealth.

Feliz lunes, y ¡buena semana!

Imagen de portada: fotograma de la película Wall-E extraído de makingofezine.com

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