{"id":12785,"date":"2022-07-25T05:33:20","date_gmt":"2022-07-25T03:33:20","guid":{"rendered":"https:\/\/thesmartcityjournal.cibeles.net\/sin-categorizar\/datos-masivos-para-mejorar-tratamientos-disenar-robots-y-prevenir-la-xenofobia\/"},"modified":"2022-07-24T17:30:39","modified_gmt":"2022-07-24T15:30:39","slug":"datos-masivos-para-mejorar-tratamientos-disenar-robots-y-prevenir-la-xenofobia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.thesmartcityjournal.com\/es\/articulos\/datos-masivos-para-mejorar-tratamientos-disenar-robots-y-prevenir-la-xenofobia","title":{"rendered":"Datos masivos para mejorar tratamientos, dise\u00f1ar robots y prevenir la xenofobia"},"content":{"rendered":"

Equipos j\u00f3venes del CSIC aplican la inteligencia artificial para desarrollar modelos predictivos de salud, dise\u00f1ar redes neuronales y recopilar datos para medir las actitudes frente a la inmigraci\u00f3n<\/p>\n

Manejar el creciente volumen de informaci\u00f3n que generamos en conjunto es uno de los retos de la sociedad digital. La inteligencia artificial y las herramientas de aprendizaje autom\u00e1tico o machine learning, en las que mediante algoritmos los ordenadores adquieren la capacidad de identificar patrones y elaborar predicciones, se vuelven esenciales para poder obtener resultados al trabajar con grandes vol\u00famenes de datos.<\/p>\n

En este contexto, el trabajo de la investigadora predoctoral Eva Arriero<\/strong>, del Centro de Biolog\u00eda Molecular Severo Ochoa (CSIC-UAM), es un ejemplo de aplicaci\u00f3n de la inteligencia artificial en el campo de la salud. Mediante herramientas de machine learning<\/em> (que entrena a la computadora a aprender por s\u00ed misma mediante el reconocimiento de patrones), Arriero est\u00e1 elaborando un modelo para seleccionar el grupo de pacientes adecuado para someterse a di\u00e1lisis peritoneal, una t\u00e9cnica que filtra la sangre de t\u00f3xicos y orina cuando los ri\u00f1ones no pueden hacerlo de manera correcta. <\/p>\n

\u201cEl principal riesgo de esta t\u00e9cnica es la r\u00e1pida desaparici\u00f3n en algunos pacientes de las c\u00e9lulas mesoteliales ultrafiltradoras del peritoneo, en el abdomen, lo que provoca graves problemas cardiovasculares entre el 30% y el 60% de los pacientes que no reciben un trasplante renal. No obstante, no se sabe a\u00fan a ciencia cierta qu\u00e9 grupos de pacientes tienen mayor riesgo de sufrir estas complicaciones, ya que unos tardan algunos meses y otros tardan a\u00f1os\u201d, explica la investigadora. <\/p>\n

Arriero organiz\u00f3 una base de datos con miles de muestras de pacientes y m\u00e1s de 50.000 datos cl\u00ednicos. Adem\u00e1s, gracias a un kit especial, tipo Elisa, desarrollado dentro del mismo proyecto, pudo medir con precisi\u00f3n la concentraci\u00f3n de biomarcadores espec\u00edficos del peritoneo y analizarlos para conocer la situaci\u00f3n de cada paciente. <\/p>\n

\u201cCruzando los resultados del test con la base de datos mediante inteligencia artificial puedo clasificar pacientes y anticiparme con otros que puedan estar en situaci\u00f3n parecida. Este modelo predictivo permite clasificar en tiempo real alrededor del 95% de los pacientes de di\u00e1lisis peritoneal antes de que aparezcan complicaciones\u201d, dice Arriero. <\/p>\n

\u201cLa clasificaci\u00f3n automatizada indica cu\u00e1l es el perfil de este grupo selecto que consigue durar en di\u00e1lisis hasta cuatro veces m\u00e1s\u201d, a\u00f1ade. El proyecto forma parte de la red europea Improve PD, integrada por 22 centros coordinados por el investigador del CBM Manuel L\u00f3pez Cabrera. Este esquema de an\u00e1lisis de pacientes podr\u00eda aplicarse tambi\u00e9n a otras enfermedades.  <\/p>\n

El proyecto en el que trabaja Arriero es una muestra de las diversas aproximaciones que dirigen los j\u00f3venes investigadores del CSIC en formaci\u00f3n y especializaci\u00f3n para aplicar las tecnolog\u00edas de la inteligencia artificial a la investigaci\u00f3n de los comportamientos en el sector del videojuego, en la elaboraci\u00f3n de nuevos alimentos y en el dise\u00f1o de robots aut\u00f3nomos. <\/p>\n

La inteligencia artificial supone una herramienta esencial para estudiar comportamientos. La investigadora Xandra Garz\u00f3n<\/strong>, del Instituto de Filosof\u00eda del CSIC, trata de explicar la situaci\u00f3n de la mujer en el mundo del videojuego, donde la mujer est\u00e1 infrarrepresentada, a pesar de que el porcentaje de usuarias de videojuegos alcanza el 50% del total.<\/p>\n

\u201cAlgunos de los referentes e ideas m\u00e1s importantes para nuestra sociedad se generan gracias a las industrias audiovisuales y a sus narrativas, siendo el videojuego la primera y m\u00e1s importante de sus expresiones. La falta de mujeres en estos entornos influye sobre las historias y las pr\u00e1cticas de los jugadores, retroalimentando la exclusi\u00f3n y la merma en la experiencia de juego\u201d, explica Garz\u00f3n. <\/p>\n

Esta investigaci\u00f3n se centra en tres variables del videojuego: el ecosistema de empresas; las narrativas, tem\u00e1ticas y mec\u00e1nicas de juego; y, por \u00faltimo, las experiencias de juego femeninas, que se extienden a los ciberespacios de interacci\u00f3n social. \u201cLa finalidad de nuestra investigaci\u00f3n es ayudar a la industria audiovisual interactiva a mejorar sus din\u00e1micas y sus productos con la intenci\u00f3n de, poniendo de manifiesto estas disonancias y con un enfoque feminista y de g\u00e9nero, conseguir una industria menos excluyente, m\u00e1s justa y m\u00e1s \u00e9tica\u201d, a\u00f1ade.<\/p>\n

Datos masivos para alertar de la xenofobia<\/h2>\n

El Big Data, el conjunto de informaci\u00f3n masiva y compleja generada a partir de sensores, transacciones en internet o motores de b\u00fasqueda, supone un oc\u00e9ano de posibilidades para el estudio de los comportamientos, como el que realiza el cient\u00edfico predoctoral \u00c1lvaro Mariscal<\/strong>, del Instituto de Estudios Sociales Avanzados (IESA). Con la ayuda de las herramientas de la inteligencia artificial, Mariscal explora la utilidad de las nuevas fuentes de datos, como las b\u00fasquedas en Google y los datos extra\u00eddos de Facebook, para analizar las actitudes sociales ante la inmigraci\u00f3n en Espa\u00f1a.<\/p>\n

\u201cComparo las ventajas e inconvenientes metodol\u00f3gicos de los datos digitales en relaci\u00f3n con fuentes tradicionales, como la encuesta y el grupo de discusi\u00f3n\u201d, comenta Mariscal. \u201cLa posibilidad de estudiar de forma gratuita y en tiempo real el auge de la xenofobia en Europa podr\u00eda permitir a los gobiernos dise\u00f1ar pol\u00edticas m\u00e1s r\u00e1pidas y eficaces para su prevenci\u00f3n\u201d, <\/p>\n

El procesamiento de datos a gran escala puede aplicarse tambi\u00e9n al dise\u00f1o de alimentos. Es el caso de Diego Hern\u00e1ndez<\/strong>, investigador predoctoral en el Centro Edafolog\u00eda y Biolog\u00eda Aplicada del Segura (CEBAS), que estudia una nueva bebida saludable basada en c\u00edtricos. \u00abPrincipalmente combina el lim\u00f3n con maqui, una baya chilena que se ha descrito como superalimento\u201d, comenta. <\/p>\n

A partir de los datos obtenidos en una serie de ensayos con voluntarios que describen el comportamiento metab\u00f3lico, su tesis busca definir con t\u00e9cnicas de estad\u00edstica avanzada y machine learning<\/em> el an\u00e1lisis de todo el proceso de consumo de la bebida, desde la fabricaci\u00f3n y conservaci\u00f3n hasta la digesti\u00f3n.<\/p>\n

Algoritmos que mantiene la privacidad<\/h2>\n

Las ventajas que ofrecen los algoritmos de machine learning<\/em> en la investigaci\u00f3n de los comportamientos sociales son, sin embargo, un arma de doble filo. La recopilaci\u00f3n de informaci\u00f3n personal de los usuarios, como patrones de uso, de consumo, datos de movilidad, informaci\u00f3n ideol\u00f3gica, etc., implica un reto para el mantenimiento de la privacidad. Este es el problema en el que se centra la investigaci\u00f3n de Jos\u00e9 Manuel Pareja<\/strong>, del Instituto de Ciencias Matem\u00e1ticas (ICMAT), que busca la forma de educar <\/em>a los algoritmos para que puedan seguir aprendiendo a la vez que preservan la privacidad de los datos. <\/p>\n

\u201cDe esta forma, podr\u00edamos sentirnos m\u00e1s seguros a la hora de ofrecer nuestros datos, pues sabr\u00edamos que, aunque un algoritmo los observe, nada relevante queda registrado\u00bb, explica.<\/p>\n

El cerebro, con sus mecanismos de aprendizaje, asociaci\u00f3n de conceptos y conexi\u00f3n entre c\u00e9lulas especializadas, supone una importante fuente de inspiraci\u00f3n en el \u00e1mbito de la computaci\u00f3n avanzada y la inteligencia artificial. Manuel Jim\u00e9nez<\/strong>, investigador del Instituto de Microelectr\u00f3nica de Sevilla (IMS), trabaja en el proyecto europeo H2020 NeurONN<\/a>, en el campo de las redes neuronales oscilatorias, circuitos electr\u00f3nicos que imitan el comportamiento de algunas zonas del cerebro y podr\u00edan aplicarse en la resoluci\u00f3n de problemas. <\/p>\n

Este sistema crea un comportamiento colectivo inteligente<\/em>. \u201cAs\u00ed, las interacciones entre estas neuronas osciladoras realizan operaciones altamente complejas y pueden emplearse para elaborar memorias asociativas, algoritmos de reconocimiento, para reconstrucci\u00f3n de im\u00e1genes, detecci\u00f3n de bordes y resoluci\u00f3n de problemas de optimizaci\u00f3n combinatoria. Como ejemplo demostrado, pueden aplicarse en el dise\u00f1o de robots aut\u00f3nomos que puedan evitar obst\u00e1culos. En resumen, la inteligencia artificial nos proporciona autonom\u00eda y eficiencia a la hora de buscar una soluci\u00f3n para un problema concreto\u201d, concluye Jim\u00e9nez.<\/p>\n

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