{"id":2618,"date":"2018-11-27T01:06:46","date_gmt":"2018-11-27T01:06:46","guid":{"rendered":"http:\/\/noti-america.com\/site\/ecuador\/?p=2618"},"modified":"2018-11-27T01:06:46","modified_gmt":"2018-11-27T01:06:46","slug":"mi-algoritmo-es-mejor-que-el-tuyo","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/noti-america.com\/site\/ecuador\/2018\/11\/27\/mi-algoritmo-es-mejor-que-el-tuyo\/","title":{"rendered":"MI ALGORITMO ES MEJOR QUE EL TUYO"},"content":{"rendered":"<p>REDACCI\u00d3N NOTI-AM\u00c9RICA (ECUADOR)\u00a0<strong><em>Por Luis Tejerina<\/em><\/strong><\/p>\n<p>Ya no es una novedad que los algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico est\u00e1n causando una revoluci\u00f3n en el mundo, particularmente en el \u00e1rea de la salud. El incremento exponencial del inter\u00e9s en este tema es evidente y el desarrollo cient\u00edfico de aplicaciones de aprendizaje autom\u00e1tico en la salud se acelera cada d\u00eda.<\/p>\n<p>La plataforma de art\u00edculos acad\u00e9micos en salud mantenida por el gobierno estadounidense (PubMed.gov) registra la publicaci\u00f3n de 36 estudios sobre algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico en salud en el a\u00f1o 2000, 583 estudios en el a\u00f1o 2010 y en\u00a0 lo que va de 2018 ya fueron publicados 4.726 estudios cient\u00edficos. Alrededor de\u00a0106 compa\u00f1\u00edas\u00a0aplican algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico en las \u00e1reas de salud mental, asistencia virtual, monitoreo de estilos de vida, manejo de hospitales y descubrimiento de nuevas medicinas.\u00a0<span id=\"more-8319\"><\/span><\/p>\n<p>Y es que el potencial de estos algoritmos para detectar diferentes tipos de enfermedades y condiciones m\u00e9dicas con igual o mayor precisi\u00f3n que algunos especialistas humanos tiene un impacto directo sobre la salud. A trav\u00e9s de t\u00e9cnicas similares a las que se usan para reconocer nuestros rostros en fotograf\u00edas, los algoritmos pueden reconocer en im\u00e1genes elementos tan sutiles como la presencia de c\u00e9lulas afectadas por el\u00a0c\u00e1ncer de piel, infectadas por la\u00a0malaria, e inclusive \u00a0estados de depresi\u00f3n\u00a0en las personas. Con base en enormes cantidades de informaci\u00f3n de los pacientes, son capaces de interpretar patrones complejos y correlaciones entre los datos para predecir, y consecuentemente, prevenir, enfermedades como las del\u00a0coraz\u00f3n.<\/p>\n<p><strong>Aprendiendo de Netflix<\/strong><\/p>\n<p>En 2006,\u00a0Netflix ofreci\u00f3 un premio de un mill\u00f3n de d\u00f3lares\u00a0al equipo que generar\u00e1 el mejor algoritmo para mejorar las recomendaciones de pel\u00edculas. M\u00e1s de 40 mil equipos participaron y el concurso dur\u00f3 tres a\u00f1os. El equipo ganador super\u00f3 al segundo lugar por haber entregado sus resultados tan solo 20 minutos antes.\u00a0Una forma de crear los mejores algoritmos y aprovechar el poder de la ludificaci\u00f3n (<em>gamification<\/em>).<\/p>\n<p>La f\u00f3rmula del \u00e9xito, aunque matem\u00e1ticamente sofisticada, se basaba en la intuici\u00f3n. Si a la mayor\u00eda de las personas a las que les gustaba la pel\u00edcula A les gustaba la pel\u00edcula B, se pod\u00eda recomendar confiablemente la pel\u00edcula B a una persona que le gust\u00f3 la A pero no vio la B.\u00a0\u00bfSe podr\u00edan aplicar estas mismas t\u00e9cnicas para resolver problemas de salud y protecci\u00f3n social?<\/p>\n<p><strong>Concursando por la salud<\/strong><\/p>\n<p>Como parte de un ejercicio de colaboraci\u00f3n con los pa\u00edses de la regi\u00f3n para mejorar la calidad del gasto p\u00fablico, el\u00a0Banco Interamericano de Desarrollo\u00a0y\u00a0Kaggle, una plataforma que se dedica a organizar concursos cient\u00edficos similares al de Netflix, lanzaron un concurso para identificar el mejor algoritmo para clasificar los\u00a0hogares en situaci\u00f3n de pobreza en Costa Rica. Participaron 619 equipos motivados por resolver un problema de alta relevancia social, cuyo impacto podr\u00eda ayudar a encontrar soluciones y mejorar pol\u00edticas que beneficien a los m\u00e1s vulnerables. Este tipo de iniciativas son relevantes m\u00e1s all\u00e1 de lo que podr\u00edamos imaginar, pues la pobreza es un importante determinante del estado de la salud de una persona.<\/p>\n<p>En el campo de salud, hay muchas opciones a explorar en la b\u00fasqueda de soluciones a problemas m\u00e1s directamente relacionados con la atenci\u00f3n m\u00e9dica. Hace poco culmin\u00f3 un concurso en la misma plataforma para identificar casos de neumon\u00eda mediante la clasificaci\u00f3n de im\u00e1genes de rayos X, y anteriormente se implement\u00f3 otro para predecir el n\u00famero de d\u00edas que una persona pasar\u00e1 en un hospital\u00a0el pr\u00f3ximo a\u00f1o. Un tercer ejemplo se basa simplemente en publicar bases de datos anonimizadas en las cuales los miembros de la comunidad pueden construir, por ejemplo, aplicaciones de diagn\u00f3stico de\u00a0c\u00e1ncer de piel.<\/p>\n<p><strong>Buscar soluciones as\u00ed, desde donde est\u00e9s<\/strong><\/p>\n<p>A pesar del potencial de este tipo de concursos, no cualquier problema puede ser resuelto as\u00ed. Sin embargo, estos requerimientos pueden ayudar a que sean exitosos:<\/p>\n<p><strong>1.<\/strong>\u00a0Tener muchos datos de calidad\u2014 mientras m\u00e1s, mejor.<\/p>\n<p><strong>2.<\/strong>\u00a0Definir claramente la pregunta de clasificaci\u00f3n que se quiere usar, as\u00ed como datos ya clasificados para \u201centrenar\u201d al algoritmo en su proceso de reconocimiento. Por ejemplo, en el caso de neumon\u00eda que mencion\u00e9, exist\u00edan alrededor de 26 mil im\u00e1genes clasificadas como neumon\u00eda o no neumon\u00eda.<\/p>\n<p><strong>3.<\/strong>\u00a0Finalmente, es necesario tener una m\u00e9trica claramente establecida sobre qui\u00e9n ser\u00e1 el ganador. Es importante definir estas preguntas: \u00bfMe interesa m\u00e1s un algoritmo que identifique todos los casos posibles sin importar los falsos positivos? \u00bfO me interesa minimizar falsos positivos a expensas de no detectar todos los casos que realmente tienen neumon\u00eda, por ejemplo?<\/p>\n<p>Existe una potente comunidad de cient\u00edficos de datos lista para colaborar con problemas de clasificaci\u00f3n de informaci\u00f3n. \u00bfPodemos apalancar los datos existentes para crear algoritmos predictivos que mejoren nuestra capacidad de brindar servicios de salud? Es posible; basta con identificar un problema relevante y contar con datos suficientemente anonimizados para que sea posible compartirlos sin comprometer informaci\u00f3n confidencial de los pacientes. Con la ayuda de especialistas para clasificar debidamente cantidades masivas de informaci\u00f3n, ya se ha logrado crear importantes bases de datos para entrenar algoritmos relevantes, que puedan impactar nuestra vida diaria. \u00bfPodremos retar a nuestra comunidad, y a nosotros mismos, a explorar soluciones as\u00ed?<\/p>\n<p><strong><em>Luis Tejerina<\/em><\/strong>\u00a0<em>es<\/em><em>\u00a0<\/em><em>Especialista L\u00edder de la Divisi\u00f3n de Protecci\u00f3n Social y Salud del Banco Interamericano de Desarrollo.\u00a0<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>REDACCI\u00d3N NOTI-AM\u00c9RICA (ECUADOR)\u00a0Por Luis Tejerina Ya no es una novedad que los algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico est\u00e1n causando una revoluci\u00f3n en el mundo, particularmente en el \u00e1rea de la salud. 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