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El catedrático de la UNED Díez Vegas habló en Ourense de las aplicaciones de la IA en cardiología, diabetes, ictus, medicina deportiva o segmentación de tejidos entre otras 

27 de noviembre de 2020

El ponente dijo en el seminario que la Universidad Nacional de Educación a Distancia celebra en la ciudad, que los primeros sistemas aplicados en los años 60 y principios de los 70 ya presentaban una tasa de acierto superior a la de los médicos "en un área muy acotada y no se llegaron a aplicar nunca"

OURENSE, 27 de noviembre de 2020.- La inteligencia artificial (IA), que surgió en los años 1950, ha obtenido recientemente grandes éxitos en varias áreas, como la visión artificial, la traducción automática y juegos complejos (ajedrez, go…). Hoy en día todos la llevamos en nuestros teléfonos móviles. En los próximos años va a cambiar nuestra vida cotidiana (vehículos autónomos, robots asistenciales…) y a revolucionar el mercado de trabajo. También la medicina, uno de los principales campos de investigación de la IA desde sus orígenes, va a ser transformada radicalmente, más pronto de lo que piensan algunos y más tarde de lo que piensan otros. De todo esto habló el doctor Francisco Javier Díez Vegas, catedrático de IA en la Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática de la UNED. Él inició el seminario de conferencias que aporta la Universidad Nacional de Educación a Distancia desde su Departamento de Inteligencia Artificial. Se trata de un seminario que intenta ofrecer una visión de conjunto de la IA, especialmente en su aplicación a la práctica clínica y a la economía de la salud, señalando los logros obtenidos y los que se esperan en los próximos años, pero analizando también de forma realista las limitaciones actuales y las dificultades que se van a encontrar en el camino, que incluyen problemas éticos y legales. Díez Vegas, además de mencionar los orígenes de la IA en la mitad del siglo XX con el artículo de Alan Turing en 1950 y la conferencia de Darmouth de 1956, en la que surgió el término inteligencia artificial.

Los abordajes de la IA son tres: “bioinspirado, cuyo objetivo es mirar a los seres vivos y que se basa en neurología y psicología; matemático, cuyo objetivo es desarrollar teorías para IA basándose en la lógica, probabilidad, estadística… y por último, pragmático, siendo su objetivo que funcione, aunque no lo entendamos bien, y se basa en ensayo y error”, señaló el ponente.

Sobre el concepto de Inteligencia artificial, Díez Vegas aportó el suyo, que data del año 2001, es decir, que la IA “consiste en crear sistemas capaces de razonar (operar con conceptos), reflexionar (introspección, explicación); dialogar (requiere un modelo del interlocutor) y aprender (comportamiento más eficiente)”. Otra área importante, indicó, es la visión artificial.

Sobre las técnicas utilizadas en IA son varias, desde redes neuronales hasta refuerzo del aprendizaje, pasando por SVMs o los algoritmos genéticos. El catedrático de la UNED manifestó esta mañana en Ourense que en IA se construyen sistemas inteligentes basados en el conocimiento y en datos. Los primeros tienen como método extraer y codificar el conocimiento humano y desarrollar algoritmos de razonamiento. En cuanto a los probemas, destacan dos: que necesita expertos humanos y que lleva mucho tiempo. Los sistemas inteligentes basados en datos tienen como método el aprendizaje automático y como problema presentan la necesidad de muchos datos de calidad. “La calidad del resultado nunca va a ser mayor que la calidad de los datos, por ejemplo, sesgos”, dijo Díez Vegas.

Mencionó en la actualidad el aprendizaje profundo, que supone abundancia de datos: almacenes repositorios, (imágenes, texto), datos de usuario, (compras, gustos, monitorización)… A mayores existe Hardware muy potente (GPUs, TPUs, computación en la nube). Hay mejores arquitecturas y algoritmos (redes neuronales convolutivas, recursivas, residuales…) y un Software abierto (gratuito) muy eficiente (Théano, Keras, TensorFlow, Caffe, pytorch)…

Francisco Javier Díez Vegas habló de la presencia de la IA en medicina, refiriéndose a los primeros sistemas como el naive Bayes, produciendo trabajos científicos desde los años 1963 hasta 1978 en los que se muestra una tasa de acierto superior a la de los médicos.

Desde los años 70 del pasado siglo surgieron los sistemas expertos, siendo el primero el CASNET (glaucoma); el más famoso fue el MYCIN (terapia antimicrobiana); en los años 80 se produjo el auge de los sistemas expertos con un éxito en la industria, sirviendo como ejemplo el XCON para configurar workstations. Y en los años 90 tuvo lugar el auge de las redes bayesianas, originando un declive de los sistemas basados en reglas.

En cuanto a las aplicaciones del aprendizaje profundo, Díez Vegas mencionó las recomendaciones personalizadas: búsquedas, publicidad a través de portales como Google, Facebook, etc. También permite clasificar, por ejemplo, diagnósticos, analizar imágenes, procesamiento del lenguaje natural, desde extracción de información en textos hasta el reconocimiento de voz pasando por la traducción automática. También hay un aprendizaje profundo por refuerzo y así el catedrático de la UNED citó las aplicaciones AlphaGo, AlphaGo Zero, AlphaZero Chess…

El ponente ofreció ejemplos de análisis de imágenes en medicina, desde la identificación del nervio óptico con algoritmos genéticos, o la segmentación de tejidos usando el aprendizaje profundo, entre otras. Igualmente se refirió al lenguaje natural para las historias clínicas aportando también aplicaciones de lenguaje natural por reconocimiento de voz en los pacientes, también para dictar informes médicos. Díez Vegas habló, además, de modelos predictivos, que se pueden usar, por ejemplo, para monitorizar gracias a la IA a pacientes que sufren insuficiencia cardíaca. Gracias a la IA se pueden desarrollar otros modelos predictivos  para pacientes con fallos cardíacos, para diabéticos con un diario para ellos que les permita no tener olvidos, ni pinchazos dobles, pérdida de propiedades o quedarse sin insulina. Hay también inteligencia artificial no invasiva para el páncreas. O para la predicción y atención personalizada del Ictus, sin olvidar la predicción probabilística de la calidad de aire.

El catedrático de la UNED tuvo también ocasión de referirse al diagnóstico y ayuda a la decisión en medicina, y mencionó la aplicación Mediktor, o la rehabilitación y medicina deportiva, que también se beneficia de la IA. 

El ponente hizo igualmente referencia a los aspectos éticos y legales en relación con la IA, pues señaló que las dos cuestiones más importantes hoy en medicina son, por una parte, la privacidad, es decir, la protección de datos. No es suficiente con usar datos anonimizados. Otro problema es lo de la explotación comercial de los datos. Por otra parte está la responsabilidad: "¿Quién es responsable sí la IA se equivoca? ¿Y si el médico se equivoca por no seguir la recomendación de la IA?", indicó Díez Vega   

Francisco Javier Díez Vegas es catedrático de IA en la UNED, en Madrid. Nació en Burgos en 1965. Estudió física teórica en la Universidad Autónoma de Madrid. Su tesis doctoral, sobre IA aplicada a la medicina, obtuvo el Premio Fundesco de Tesis Doctorales de 1994, entregado por el Ministro de Educación y Ciencia. El grupo de investigación que coordina ha construido sistemas expertos de diagnóstico y ayuda a la decisión en varias áreas (cardiología, oncología, enfermedades hepáticas, ginecología, oftalmología, audiología...), ha participado en varios proyectos nacionales e internacionales sobre este tema y ha desarrollado un programa de software libre, OpenMarkov, utilizado en más de 30 países. 

Puedes ver la conferencia íntegra pinchando aquí

Próximas conferencias

Las otras conferencias  aportadas por la UNED tendrán lugar el día 4 y el 11 de diciembre, también a las 12.00 horas, online desde el Centro de IA de Ourense. Para el día 4 se espera la intervención  del doctor Julio Gonzalo Arroyo, catedrático en Lenguajes y Sistemas Informáticos de la UNED. Su ponencia se titula: Sesgo en sistemas de evaluación. Y el día 11 podrá escucharse la conferencia Herramientas de IA en entornos educativos y sociales, a cargo del profesor investigador doctor José Antonio Rodríguez Anaya, también del Departamento de IA de la UNED.

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