Etiqueta: inteligencia artificial

e-saludTIC

Machine Learning: ¿Podrían sustituir los robots a los médicos?

En los años 50 del siglo XX ya existía la Inteligencia Artificial (IA), pero es ahora cuando está más presente y creciendo a una mayor velocidad.

En la actualidad, el 84% de las grandes compañías ya utilizan IA y, tal y como señala un estudio realizado por Tata Consultancy Services (TCS), se prevé que en 2020 todas las empresas habrán incorporado IA en alguna de sus áreas de negocio estratégicas.

Pero vayamos por partes, en nuestro primer post ¿Qué sabes de Big Data? ya hablamos de esta tecnología y de los diferentes campos en lo que puede ser útil.

Posteriormente en el post Tendencias en e-learning, un sector en crecimiento explicamos las diferencias entre Machine Learning (ML), Deep Learning (DL) e Inteligencia Artificial (IA).

Resulta complicado distinguir estas tecnologías, que, aunque son similares ya que se basan en el procesamiento de ingentes cantidades de datos, se diferencian en su nivel de complejidad.

La Inteligencia Artificial es la tecnología más básica de este grupo. Un paso más allá está el Machine Learning o Aprendizaje Automático, máquinas con capacidad de auto aprender, auto programarse y corregir errores, y, por último, el Deep Learning, que, además de lo anterior, permite tomar decisiones y solucionar problemas de forma similar a como lo haría un cerebro humano.

Pero hoy nos centraremos en el Machine Learning (ML) y sus aplicaciones en el mundo de la medicina.

El gran volumen de información disponible, así como los grandes avances que se han producido en el campo de la salud permiten diversos usos del ML en este campo, como la analítica avanzada o en la detección de enfermedades como el glaucoma, afecciones cardiovasculares, Alzheimer o diversos tipos de cáncer. El diagnóstico de estas patologías se ha mostrado muy preciso y efectivo gracias a la utilización de esta tecnología.

Sin embargo, existen ciertas limitaciones ya estos sistemas funcionan con datos objetivos como pruebas de diagnóstico por imagen, análisis clínico o mediante el análisis de síntomas previamente introducidos en una base de datos y no con información directamente extraída del propio paciente. Si el paciente se equivoca o miente u omite algo, el médico es capaz de detectarlo. ¡Las máquinas no!

Asimismo, el ML se ha mostrado muy útil en la predicción de enfermedades como el cáncer. A través de esta tecnología se pueden descubrir distintos patrones y relacionarlos utilizando bases de datos que incluyen información sobre diferentes factores de riesgo como la edad, dieta, historia clínica, peso, hábitos de riesgo o factores ambientales no favorables como aspectos fundamentales en el diagnóstico precoz de esta patología.

Robots y médicos

Asimismo, los avances en el campo de la psiquiatría gracias al ML también son numerosos. Uno de los casos más llamativos ha sido Ellie, un robot creado en el Instituto de Tecnologías Creativas de la USC en Estados Unidos para la detección de diversas patologías psiquiátricas como el trastorno de estrés postraumático o la depresión, a través del análisis de la entonación, expresiones y respuestas del paciente a cuestiones formuladas por esta máquina, del mismo modo que lo haría un profesional.

En esta misma línea, un equipo del Hospital Infantil de Cincinnati ha realizado un trabajo sobre riesgo de suicidio, en el que mediante entrevistas se trababa de averiguar si los individuos participantes eran personas proclives a quitarse la vida. Además, se tenía en cuenta no solo las respuestas sino también la entonación o la armonía de las respuestas.

La investigación en el ámbito farmacológico también se ha visto enormemente beneficiada por la incorporación del ML. Gracias a esta tecnología se ha logrado minimizar los efectos secundarios de medicamentos de forma previa a los ensayos con humanos.

Existen muchos más ejemplos, pero es imposible que nos detengamos en cada uno de ellos. La aplicación de modelos de aprendizaje computacional para la clasificación de pacientes con artritis reumatoide y controles, a partir de datos genéticos, serológicos y clínicos; la creación de sillas de ruedas autónomas, que permitirán trasladar a los pacientes por el hospital liberado al personal de esta tarea; o estudios que demuestran que ML es capaz de mejorar la calidad asistencial y el gasto sanitario  en los hospitales, son algunos de ellos.

Queda lejos aún la posibilidad de sustituir a los médicos por robots y aunque existen casos aislados, como el de Ellie. Pero lo que sí parece evidente es que se avanza hacia una medicina mucho más personalizada en la que estos profesionales sanitarios tendrán que apoyarse en la robótica y en el análisis de datos para poder diagnosticar y tomar decisiones a partir de la gran cantidad de información disponible.

 

 

e-saludgamingTIC

La realidad virtual se abre camino en el campo de la salud

Parece que la realidad virtual (RV) y el marketing no hacen mala pareja y, aunque aún se encuentran en una fase temprana de la relación, se prevé que en cinco años este tándem esté mucho más consolidado.

Aunque el acercamiento a esta tecnología aún es tímido, se estima que este año el número de consumidores de RV llegue a los 90 millones globalmente, una cifra que podría casi duplicarse en 2018.

Cada vez son más las empresas que incluyen esta tecnología dentro de sus estrategias de marketing y las que aún no lo han hecho podrían quedar rezagadas más adelante. Pero no todas las marcas se beneficiarán por igual de la RV y muchas se muestran escépticas sobre el papel que puede desempeñar para alcanzar sus objetivos. Según un informe de Forrester Research, el mundo del automóvil, el sector hotelero y las inmobiliarias son las industrias que podrán sacarle más partido.

Por otro lado, las empresas más innovadoras siguen rizando el rizo para fabricar los productos más punteros. Facebook trabaja en unos guantes para realidad virtual y aumentada que funcionarían con cascos Oculus Rift, aunque aún se desconocen sus aplicaciones prácticas. Microsoft, está centrado en lanzar un casco de RV de tercera generación que, seguramente, estará disponible en 2019. Por su parte, Google cuenta con Google Cardboard una plataforma de RV de bajo coste cuyo objetivo es transformar un smartphone con Android en una plataforma de RV con tan solo un cartón y dos lentes, diferenciándose así de otros dispositivos que necesitan de un ordenador potente y un software específico.

Aplicaciones terapéuticas de la RV

Sin embargo, el mercado de la RV se va abriendo camino en otros campos como el de la salud. De hecho, el sector sanitario representa ya el 12% de los proyectos de RV que se realizan en nuestro país, según señala el Mapa del Estado de la Realidad Virtual en España, elaborado por The App Date, y se prevé que los proyectos de RV en salud facturarán 5.000 millones de euros en nueve años, según un informe de Goldman Sachs.

Tal y como señala el estudio ’Big Data en Salud Digital’ de la ONTSI y la Fundación Vodafone, el potencial de la RV como herramienta para la investigación médica, la formación o la rehabilitación de pacientes, es indudable.

La “ciber-anatomía” se ha mostrado muy útil para la formación de profesionales del ámbito sanitario. Por ejemplo, las simulaciones de cirugías “virtuales” les ayudan a enfrentarse a intervenciones quirúrgicas complejas.

Pero una de las áreas donde está más presente es en el tratamiento e investigación de los trastornos mentales, como el estrés postraumático, la fobias o las adicciones, y de las patologías neurológicas. Los datos que se extraen permiten comprender mejor el comportamiento cognitivo de los pacientes y conocer más de cerca sus afecciones.

En esta línea, un equipo de científicos del Instituto Karolinska de Suecia, llevó a cabo un proyecto con pacientes afectados de fobia social. Mediante gafas de RV los participantes se veían como si fueran invisibles, lo que les permitía enfrentarse con mayor seguridad y menos estrés a situaciones en las que tenían que tratar con otros individuos.

Otro gran proyecto, con sello español, es CicerOn, una aplicación que, a través de técnicas inmersivas de RV, ayudará a los afectados por el síndrome de Asperger, un trastorno del espectro autista, a incrementar sus capacidades sociales y comunicativas, utilizando técnicas de gamificación.  Este sistema, desarrollado por el Centro Universitario de Tecnología y Arte Digital (U-tad), utiliza las Samsung Gear VR y se espera que muy pronto sea compatible con Oculus Rift o HTC VIVE.

También la RV se ha mostrado muy útil en la detección temprana de diversas patologías. En este sentido, un grupo de científicos de la Universidad Politécnica de Tomsk y la Universidad Estatal de Medicina de Siberia, en Rusia, ha desarrollado un sistema experimental de diagnóstico precoz de enfermedades neurodegenerativas como el Parkinson o la esclerosis múltiple. El sistema utiliza gafas de realidad aumentada y, una vez que el paciente entra en un entorno virtual, permite detectar sus cambios posturales mediante sensores de movimiento observando si es capaz de mantener una posición estable o, por el contrario, sufre una pérdida del equilibrio.

La tecnología al servicio de la salud avanza a una velocidad vertiginosa y sus posibilidades son infinitas. Precisamente ayer los medios de comunicación se hacían eco de la noticia de la creación de una nueva empresa del sector de la neurotecnología, llamada Neuralink, que permitirá al cerebro humano conectarse e interactuar con ordenadores. Aunque no se trata de RV sino de inteligencia artificial, uno de los usos previstos será también el tratamiento de trastornos neurológicos como la epilepsia o el Parkinson. Y esto sólo es el principio…

 

 

e-learningredes socialesTIC

Tendencias en e-learning, un sector en crecimiento

Desde el año 2000, el e-learning ha crecido nada menos que un 900%. Esta industria es, sin duda alguna, una de las que ha aumentado más rápidamente en todo el mundo, gracias en gran parte a los avances tecnológicos.

El e-learning presenta numerosas ventajas frente al aprendizaje tradicional ya que permite una gran flexibilidad en cuanto a los horarios, evita los desplazamientos y la asistencia periódica a una clase y se puede realizar desde cualquier parte.

Sin embargo, aún existen reticencias por parte de algunos en lo que a calidad de la enseñanza se refiere. En este sentido, según The Research Institute of America, este tipo de formación aumenta las tasas de retención del conocimiento en hasta un 60%, frente al promedio de 8% a 10% del aprendizaje presencial. De hecho, los participantes en un curso e-learning aprenden cinco veces más sin incrementar el tiempo invertido.

Otro de los puntos dudosos es la motivación por parte del alumno, pero hay formas de estimular a los usuarios para formarse a distancia, con el objetivo de asegurar su participación y compromiso a lo largo del curso. En este sentido, la auto-motivación, la aplicación de los conocimientos adquiridos y el papel de apoyo por parte del tutor son fundamentales.

Cambio de paradigma

Pero el modelo de e-learning tradicional basado en una plataforma LMS en la que se cuelgan contenidos y en la que un tutor motiva a los alumnos y resuelve sus dudas se queda ya corto. El modelo era muy similar al presencial, solo que se sustituía la clase por una plataforma y el libro por contenido web.

Ha sido la incorporación de las redes sociales, los blogs y los WIKIs a esta metodología de aprendizaje, así como el cambio de paradigma a un aprendizaje centrado en el usuario y no en el profesor, lo que ha representado un paso fundamental. Se trata de una estrategia ideal para evitar que los usuarios se sientan solos frente a su ordenador ya que les permite tener contacto con otros compañeros y compartir con ellos información.

Luis García, director Creativo de Genially

Luis García, director Creativo de Genially

“Somos seres interactivos”, señalaba ayer en Expoelerning, Luis García, director Creativo de Genially.

Hoy en día se manejan grandes cantidades de datos online de los usuarios. Resulta fácil conocer nuestros gustos, aficiones, pero también nuestros intereses en cuanto a formación. Las empresas de e-learning han visto aquí una gran oportunidad y son capaces de ofrecernos una formación más adecuada a nuestras necesidades.

A juicio de Isabel Fuentes Ardila, directora Comercial de AEFOL y de las feria Expoelearning, las principales novedades en el sector del e-learning se refieren a la tecnología. En su opinión, “las empresas que invierten en I+D son las que mejor han aguantado la crisis y las que presentan sus nuevos productos que compiten en un mercado global”.

Para Isabel Fuentes, la situación de la formación online en España frente a otros países es buena, aunque inferior a países como Estados Unidos o Corea del Sur, por lo que resulta necesario invertir más en investigación y desarrollo para producir un e-learning adaptado a nuestro modo de ser y estudiar.

Pedro García, director y cofundador de Learnsity

Pedro García, director y cofundador de Learnsity

En lo que se refiere a esta industria, los países de Latinoamérica aún se encuentran alejados de España, pero según Pedro García, director y cofundador de Learnsity, su avance ha sido muy importante en los últimos años y sitúa a Colombia al frente. Este experto, que presentó ayer en el Digital Corner de Expoelerning una ponencia sobre plataformas y contenidos de última generación, destacaba que “el contenido de un curso tiene que ser vivo”.

Se estima que en los próximos años continuará con esta tendencia y, en concreto, en España y Latinoamérica esta forma de aprendizaje se incrementará un 24%.

Novedades en Expoelerning

ExpoelearningLos días 2 y 3 de marzo de 2017 más de 5.000 visitantes y 200 congresistas se han dado cita en la XVI edición del Congreso Internacional y Feria profesional Expoelerning organizada por AEFOL en Ifema. Bitaminia+ ha estado allí para conocer de cerca las novedades del sector.

Digitla Corner

Digital Corner

Se trata de uno de los mayores eventos internacionales, que se ha consolidado ya como la mayor feria comercial y congreso internacional de e-learning que se realiza en España y América Latina.

Stands de Expoelearning

Stands en Expoelearning

En el congreso, cuyo tema central ha sido “Machine Learning”, se han presentado las últimas tendencias sobre inteligencia artificial aplicadas a la formación online y debates como: “Entrenando para el Futuro; Internet, Machine Learning, Deep Learning y Big Data” de la mano de Andreu Veà, fundador y actual presidente de Internet Society España y único europeo seleccionado como asesor en el comité de “Internet Hall of Fame”.

Pero, ¿cuáles son las diferencias entre Machine Learning (ML), Deep Learning, Big Data y la Inteligencia Artificial (IA)? Resulta complicado distinguir estas tecnologías, que, aunque son similares ya que se basan en el procesamiento de ingentes cantidades de datos, lo que llamamos Big Data, se diferencian en su nivel de complejidad. La Inteligencia Artificial es la tecnología más básica, un paso más allá está el Machine Learning (Aprendizaje Automático), con la capacidad de auto-aprender y corregir errores, y, por último, el Deep Learning, que, además de lo anterior es capaz de tomar decisiones.

Durante el evento también se han tratado otros temas relacionados con el mundo de la Gamificación y Storytelling, Robótica y Realidad Inmersiva o Social and Collaborative Learning, entre otros.

Las aulas del futuro

CITEC Y CAMPUS FP presentan hoy en Expoelerning el primer proyecto de Formación Profesional reglada a través de la teleformación inteligente. Utiliza la más moderna tecnología a través de la Televisión Digital Interactiva y Gamificada y se dirige a las nuevas profesiones digitales como Comunity Manager Avanzado, analista de métricas, productor de contenidos, experto en Impresión 3D, diseño web Y SEO y SEM, aplicando inteligencia artificial al aprendizaje y a la educación. La metodología conlleva la adquisición de habilidades basadas en competencias profesionales y académicas.

Víctor Sánchez, CEO de Mashme TV

Víctor Sánchez, CEO de MashMe TV

Por su parte, Víctor Sánchez, CEO de MashMe TV, señalaba ayer: “La idea es trasladar la experiencia de las aulas al mundo del e-learning”. Su apuesta para llevar un paso más allá al sector de la educación online se ha traducido en una plataforma social situada en la nube que, mediante el uso de múltiples pantallas, conecta a través de videoconferencia (videocolaboración) a cientos de estudiantes y profesores con el objetivo de compartir conocimientos y contenidos. “El aula del futuro no es monodireccional”, destacaba este experto.

Si quieres saber más de las tendencias en e-Learning para 2017 os recomendamos este artículo: “8 Tendencias educativas en e-Learning para 2017”.