Un año más, Tecnosepsis vuelve a ser un foro multidisiciplinar para analizar y debatir en torno a las nuevas tecnologías que pueden aplicarse a la gestión y tratamiento de la sepsis. En concreto, se busca promover nuevas herramientas para conseguir un diagnóstico más temprano y preciso.
La Inteligencia Artificial es una de las áreas que más interés suscita en este evento. Por ello, contaron de nuevo con Álvaro Barbero, Chief Data Scientist del Instituto de Ingeniería del Conocimiento (IIC), para explicar cómo se están aplicando estas técnicas en distintos campos, incluido el de la salud, y sus ventajas.
Distintas disciplinas colaboran en Inteligencia Artificial
Según Álvaro Barbero, para aplicar con éxito la tecnología de la que disponemos, hay que tener muy en cuenta el escenario o dominio concreto de aplicación. En este sentido, para obtener una solución eficaz, es necesario que expertos en Inteligencia Artificial trabajen codo con codo con los expertos del campo en cuestión. Y no solo para determinar el objetivo de la aplicación, sino en todas las fases del proyecto.
Por supuesto, es importante que este equipo multidisciplinar colabore en la definición del problema a resolver y las métricas para evaluar la solución resultante, pero también es interesante que elijan juntos los datos con los que entrenar un modelo. Por ejemplo, en el caso de la sepsis, los expertos en salud sabrán qué variables o factores pueden ser relevantes para predecir la enfermedad.
Por lo mismo, por su conocimiento de la sepsis y los protocolos, tendrán que participar en la propia fase de entrenamiento y test del modelo, para dar feedback de los resultados que se van obteniendo. Por último, es también necesario que se impliquen a la hora de implementar la herramienta o el sistema de IA desarrollado en cualquier hospital, pues son ellos los que van a trabajar con el mismo.
Además, Álvaro Barbero puso como ejemplo tres proyectos del IIC en los que se ha aplicado esta metodología:
- Mapa del Expediente, para ayudar a los profesionales del sector legal a organizar y clasificar grandes cantidades de documentos de un caso judicial.
- Bisepro, sistema de alerta temprana, para la detección precoz de sepsis en tiempo real.
Esa es otra de las claves: los modelos de Machine Learning pueden adaptarse continuamente al problema, conforme este va cambiando, para seguir siendo eficientes. Como vemos, al final el objetivo de la Inteligencia Artificial no es sustituir a los profesionales de estos sectores, sino ayudarles a hacer mejor su trabajo.