Avances en las soluciones impulsadas con Intel muestran que la IA es una buena medicina
Por Navin Shenoy, vicepresidente ejecutivo y gerente general del Grupo de Centro de Datos en Intel Corporation:
En el vasto mundo del big data, la inteligencia artificial (IA) mantiene una promesa de transformación. Todo, desde la fabricación hasta el transporte, el retail y la educación, mejorará a través de su aplicación. Pero, en ningún lugar es más profundo ese potencial que en los servicios médicos, en los que cada uno de nosotros está interesado.
¿Qué pasaría si pudiéramos predecir la siguiente gran enfermedad epidémica y detenerla antes de que sea mortal? ¿Qué pasaría si pudiéramos consultar zettabits de datos para encontrar a los que tienen mayor riesgo de enfermarse y así evitarlo de forma rápida y precisa? ¿Qué pasaría si el tratamiento y el manejo de enfermedades crónicas pudieran personalizarse de tal manera que dos personas recibieran tratamiento diferente, pero que por igual obtengan el mejor resultado? ¿Qué pasaría si lográramos reducir drásticamente el tiempo y el costo para descubrir nuevos medicamentos y ofrecerlos al mercado? ¿Y si pudiéramos hacer todo eso ahora?
Gracias a la IA y al trabajo de Intel y sus socios, lo podemos hacer.
Impacto real
Intel y socios de la industria de la salud – incluyendo GE Healthcare, Siemens, Sharp Healthcare, Broad Institute, UCSF y Mayo Clinic – están aplicando con éxito las soluciones de IA en la actualidad, desde la oficina administrativa hasta el consultorio médico, y desde la sala de urgencias hasta la sala de espera. Algunos de los clientes con los que estamos trabajando, son:
–Montefiore Medical System: a través de modelos prescriptivos para identificar a los pacientes con riesgo de insuficiencia respiratoria, de modo que el personal de salud pueda actuar con alertas que conduzcan a intervenciones oportunas para salvar vidas y recursos.
–Stanford Medical: mediante la IA para aumentar la reconstrucción de imágenes de resonancia magnética, de modo que se pueda ofrecer una imagen completa en casi un minuto en comparación con lo que normalmente tomaría cerca de una hora – eliminando la riesgosa intubación y sedación en pacientes pediátricos durante los exámenes de imagenología.
–ICON plc: En lugar de basarse sólo en las visitas a la clínica y los registros de papel, usando datos clínicos de sensores y dispositivos wearable para evaluar de manera más rápida el impacto de nuevas terapias en ensayos clínicos.
–AccuHealth: Usando el monitoreo en casa junto con extracción de datos y modelado predictivo para identificar cambios que sean de interés en pacientes con enfermedades crónicas, a fin de permitir la intervención antes de que las condiciones escalen y agudicen.
Mejor salud para el mañana
Sin embargo, el triunfo de la IA en los servicios sanitarios no es inevitable. En este momento, el hospital promedio genera 665 terabytes de datos al año; pero, la mayoría de esos datos no son útiles. Por los menos el 80% de los datos hospitalarios no están estructurados, como las notas, videos e imágenes clínicas. Los registros médicos electrónicos (EMR por sus siglas en inglés) son un sistema de registro obligatorio, pero no son tan prácticos como deberían ser. Sólo con la IA podemos aprovechar los datos médicos para crear un sistema de información.
Investigadores de Intel están dando grandes pasos hacia métodos prácticos para la encriptación homomórfica, un método que permitirá que los sistemas informáticos realicen cálculos en información encriptada, sin desencriptarla primero. Dicha encriptación permitiría que los investigadores operen con datos de manera segura y privada, al tiempo que seguirían dando resultados eficaces.
De hecho, queda mucho trabajo por hacer, e Intel está en una posición única para ayudar a que las organizaciones de salud tengan éxito. Los datos de atención médica emergentes son datos masivos – imágenes, una lista creciente de ‘ómica’ (ej. genómica, proteómica), videos – y necesitarán de un plan de almacenamiento y una red que aborde la velocidad, la latencia y la confiabilidad. Hemos estado invirtiendo con nuestros socios para construir los sistemas adecuados – datos, almacenamiento, red, infraestructura completa – desde el extremo hasta la red y la nube, y en cualquier parte del trayecto. Con los avances en nuestro hardware y las optimizaciones de los populares marcos de aprendizaje profundos, el procesador Xeon Scalable tiene 198 veces mejor desempeño de inferencia y 127 veces mejor desempeño de formación que las generaciones anteriores. Como consecuencia, la plataforma Xeon está en el centro de muchas cargas de trabajo de IA que son reales en la actualidad, porque está bien adaptada para muchas aplicaciones automáticas y de aprendizaje profundo en industrias como la de la salud.
Sin embargo, tan solo el hardware, el almacenamiento y la red no son suficientes. Necesitamos aprovechar la experiencia sin igual de los científicos de datos, los desarrolladores de software, los expertos en la industria y los socios del ecosistema. Como parte de la labor para expandir la experiencia a la IA, lanzamos la academia Intel AI Academy, un lugar que ofrece materiales de aprendizaje, herramientas comunitarias y tecnología para impulsar el desarrollo de la inteligencia artificial. Con más de 250 mil participantes al mes, los invito a que ingresen de manera gratuita.
Me siento muy afortunado por trabajar en una compañía como Intel que está comprometida a hacer posibles soluciones de IA que aborden algunos de los desafíos más grandes de nuestro tiempo, incluyendo los servicios de salud. También estoy orgulloso de dirigir un equipo que ofrecerá esa visión.
