Si bien buena parte de la población se está anoticiando de las posibilidades que ofrece la Inteligencia Artificial, en la región hace tiempo que se aplica a resolver problemas vinculados con la salud de las personas. El desarrollo de investigaciones tiene lugar en Oro Verde y en muchos casos está abriendo una huella a nivel nacional.
Mónica Borgogno
La Inteligencia Artificial actualmente está en boca de todos. Ya sea porque empieza a pensarse la relación de esta tecnología con la política, el arte o la educación, o bien, por las declaraciones públicas de ingenieros, técnicos y empresarios que representan a corporaciones impulsoras de este tipo de desarrollos.
De lo que se habla menos es del vínculo entre la Inteligencia Artificial y la salud. No obstante, en la región hay mucho por decir al respecto.
En la Facultad de Ingeniería de la UNER, ubicada en el predio universitario de Oro Verde, se dicta la cátedra Inteligencia Artificial como materia común a las tres carreras que allí se cursan: Bioingeniería, Licenciatura en Bioinformática e Ingeniería en Transporte. Y, además, hay una serie de investigaciones aplicadas a la salud y la medicina, basadas en esta tecnología de punta.
EL DIARIO quiso saber de qué se tratan esas líneas de acción y, para eso, dialogó con Rubén Acevedo, quien además de estar al frente de la citada asignatura, es el presidente de la Sociedad Argentina de Bioingeniería, y responsable del Centro de Ingeniería en Rehabilitación e Investigaciones Neuromusculares y Sensoriales de la Facultad de Ingeniería de la UNER.
“Parece trivial responder acerca del concepto de Inteligencia Artificial, hoy que todo el mundo está hablando de esto. Sin embargo, distintos autores definen la Inteligencia Artificial tomando en cuenta diferentes aspectos. En nuestro caso entendemos que la IA es el área de la informática que estudia cómo hacer que las computadoras, a través de distintos algoritmos, hagan cosas que mejoren lo que las personas hacen. Si bien es una definición que tiene sus años, aún sigue vigente, y actualmente hay muchas tareas que las computadoras están haciendo mejor que las personas”, planteó el experto, antes de aclarar que los desarrollos de la IA datan de mucho tiempo atrás, ya que los primeros trabajos del matemático, lógico, e informático teórico, Alan Turing (1912-1954), son de la década del ‘40. “Lo que hoy está en boca de muchos y en todos los medios de comunicación, es un área de la IA denominada aprendizaje profundo (deep learning), que tuvo repercusión por la implementación de modelos de lenguaje generativos como el Chat GPT de la empresa OpenAI. Pero hay muchas otras áreas más”, añadió.
Palabra médica
Al ser consultado sobre las aplicaciones más novedosas de IA en medicina, Acevedo hizo un punteo de las experiencias que están ocurriendo en diversos escenarios. “A nivel mundial podría mencionar algunas áreas de aplicación en las que la IA es protagonista, como por ejemplo el diagnóstico por imágenes. Una de las áreas más beneficiadas con todo este advenimiento del aprendizaje profundo, es lo que se llama la segmentación de imágenes, sobre todo de estudios como la tomografía computada o la resonancia magnética nuclear, que permite identificar automáticamente estructuras anatómicas y realizar una reconstrucción tridimensional, favoreciendo el diagnóstico de patologías”, desarrolló.
Si bien el entrevistado reconoce el aporte de la tecnología, también advierte la significación que adquiere el hecho de que el profesional de la salud esté en condiciones de interpretar esa información que provee un dispositivo que procesa tantos datos. “Todo este avance de la IA y la tecnología médica que ello supone, depende mucho de la colaboración entre la ingeniería y la medicina, porque la ingeniería avanza mucho pero siempre es el médico o médica quien toma la decisión final en un diagnóstico. Eso nunca se deja en manos de la Inteligencia Artificial. Quiero decir, los sistemas ayudan al médico, le brindan herramientas de análisis e inclusive pueden diagnosticar, pero el que hace la lectura de esa información, toma decisiones y comunica al paciente, es el médico o médica”, añadió.
–¿En dónde y en qué rubros se dan mayores avances de IA aplicada a la salud?
–En diagnóstico por imágenes. Por ejemplo, en una universidad española se desarrolló un sistema capaz de detectar cáncer de mama en mamografías para la detección temprana de tumores. Este sistema trabaja con imágenes de mamografías con la intención de mejorar la relación de falsos positivos -esto es, cuando una mamografía se marca como anormal pero no hay cáncer en la mama- para evitar que las mujeres se sometan innecesariamente a una biopsia.
La empresa IBM también desarrolló un sistema basado en IA que se llama Watson, entrenado con información de muchas revistas médicas, libros y artículos científicos, que tiene la capacidad de detectar 13 tipos de cáncer. Es una herramienta que ya utilizan médicos de distintas partes del mundo; sin embargo, más allá de esa capacidad del sistema, que ofrece diagnóstico y posibilidades de tratamiento, el médico es el que toma la decisión final. Siempre.
Ahora, la IA no es solo potestad de países europeos y norteamericanos. Hay un sistema llamado BiomMind desarrollado por hospitales y varias universidades chinas que diagnostican diversos tumores cerebrales como meningiomas (tumores en las meninges) o gliomas (tumores a partir de células gliales).
Hay otro sistema que es muy conocido en cuanto al área de imágenes médicas impulsado por Google. Es un sistema de visión denominado DeepMind -mente profunda-, que detecta enfermedades como la diabetes, patologías cardiovasculares y glaucoma, solo analizando la retina con la imagen de una fotografía.
Algo parecido se puede hacer con la fotografía de la piel, sacada con celular de una cierta manera, para que un programa sea capaz de detectar un determinado cáncer de piel.
Caminos
–¿Qué otras aplicaciones de IA se están dando?
–Hay sistemas que detectan patologías a través de señales de electrocardiogramas que resultan muy útiles para registros de larga duración, como los estudios llamados Holter, que generan información proveniente de muchos canales de registro, durante varias horas. Ese tipo de estudios que se hace a un paciente durante todo un día, produce una gran cantidad de datos, de modo que el sistema puede señalar las anomalías y ahí el médico analiza esos fragmentos de la señal marcados como fuera de lo normal.
En la actualidad lo que pasa es que el aumento de potencia en el hardware necesario para desarrollar estas herramientas novedosas en IA, permite avances importantes sobre todo en materia de imágenes médicas y procesamiento de otras imágenes. En particular, señalo las que están dentro del área del aprendizaje profundo, que se basan en lo que se conoce como redes neuronales. Este paradigma tuvo sus inicios hacia los ‘60 y resurgieron a fines de los ‘80. Luego, con la tecnología con la que contamos hoy, es posible crear redes neuronales muy grandes, capaces de resolver sobre todo cuestiones y tareas que demandan muchos datos. Las imágenes médicas son una de ellas.
Proyectos
Por la pertinencia de las carreras que se dictan en la Facultad -sobre todo la de Bioingeniería- hay distintos grupos de especialistas que vienen avanzando en líneas de investigación en medicina, salud y/o tecnología médica.
–En la Facultad, ¿qué áreas se asocian con la Inteligencia Artificial?
–En distintos laboratorios se están llevando adelante trabajos en este sentido. En la cátedra a mi cargo estamos divididos en dos laboratorios. En uno se está investigando el reconocimiento automático del español que se habla en Argentina, lo que es de destacar porque hay muchos trabajos al respecto, pero para el idioma inglés. El otro, está enfocado en el reconocimiento de información paralingüística, como las emociones e intenciones, con el fin de implementar interfaz para personas hipoacúsicas.
Asimismo, se llevaron adelante algunos trabajos para la detección de una patología oftalmológica a partir de la fotografía de un estudio de fondo de ojos.
Otro grupo está utilizando algoritmos de IA a los efectos de detectar patologías del aparato fonador mediante el análisis de la señal de voz.
En el caso del Grupo de Ingeniería en Rehabilitación al que pertenezco, trabaja en la aplicación de distintas estrategias de IA para implementar interfaces cerebro-computadora que puedan ser utilizadas en estrategias para neurorrehabilitación.
Desarrollo propio
–¿Cómo funcionan esas interfaces cerebro-computadora?
–Estas interfaces cerebro-computadoras (BCI, del inglés brain computer interfaces) tienen muchas áreas de aplicación. Son sistemas que empezaron a desarrollarse en los ‘80, como un medio de comunicación para personas que no pueden controlar sus músculos, pero que cognitivamente están bien. Esto es, que pueden pensar, pero no moverse. Actualmente hay muchos sistemas deletreadores basados en una BCI que les permiten a estos pacientes comunicarse, y controlar dispositivos, como una silla de ruedas eléctrica. Sin embargo, hacia 2010 se empezó a ver que las BCI podían ser una alternativa para utilizar en estrategias de rehabilitación para aquellos pacientes que tienen una lesión crónica y en la que las terapias habituales tienen un límite.
Si bien hay muchos trabajos científicos a nivel mundial, no son tantos los grupos que desarrollaron una BCI y la utilizan en la clínica. En EE. UU. y en Europa sí; en Argentina, hasta donde sabemos, no hay, excepto nuestro grupo.
Concretamente hemos implementado una BCI propia, en el marco de un Proyecto Federal de Innovación, que contó con financiamiento nacional y el aval institucional de la provincia. En paralelo, estamos prontos a firmar un convenio para hacer una prueba de concepto para evaluar esta herramienta con el Centro de Rehabilitación Los Álamos SRL, de la ciudad de Paraná, específicamente para pacientes con secuelas crónicas de un accidente cerebro vascular.
–¿Cuánto hace que están embarcados en estas líneas?
– Son muchos años, unos 15 diría. Y lo bueno es que ahora lo podemos llevar a la instancia de validación clínica. Para tener una mejor idea, conviene señalar que el área de las BCI requiere conocimientos de electrónica, neurofisiología, procesamiento de señales, e Inteligencia Artificial, entro otras; y sobre todo que sea fluida la interacción con los médicos.
Nuevos bríos
Rubén Acevedo es oriundo de Rosario del Tala. Cuando estaba culminando la secundaria se percató de que le gustaba la electrónica, tanto como la medicina, y así apareció la posibilidad de estudiar Bioingeniería, en Oro Verde. Eran los comienzos de esta carrera de vanguardia. “Estoy contento de haberla elegido; soy parte de la primera promoción de graduados de la Facultad”, compartió.
Ante la consulta acerca de la cátedra a su cargo, Acevedo explicó que este año “se duplicó la cantidad de estudiantes”, y que “hay mayor interés, y es entendible porque la Inteligencia Artificial llama la atención de todo el mundo”.
“La Ingeniería avanza mucho, pero siempre son los médicos quienes toman la decisión final en un diagnóstico. Eso nunca se deja en manos de la Inteligencia Artificial”.
“La Inteligencia Artificial es el área de la Informática que estudia cómo hacer que las computadoras, a través de distintos algoritmos, hagan mejor las cosas que las personas hacen”.
