Inteligencia artificial aplicada a la saludvila... · Inteligencia artificial aplicada a la salud...

José Francisco Ávila de Tomás

Especialista en Medicina Familiar y Comunitaria

Grupo de Investigación Dejal@bot. Grupo Nuevas Tecnologías de la semFYC

C t d S l d U i it i S t I b l L é M d id

Inteligencia artificial aplicada a la salud en el seguimiento de pacientes

crónicos

Conflictos de interés. • Colaborador con la empresa eDoctores S.L. (desarrolladores de iDoctus) como generador de contenidos entre los años 2012 a 2014.

• Miembro del Consejo Editorial de la Revista FMC. Ed Elsevier durante los años 2013, 2014, 2015.

• Generador de contenidos para Promarmaco2 S.L. en el proyecto espididoctor (Laboratorios Zambon) durante los años 2014, 2015.

• Generador de contenidos para Weber Shandwick en el proyecto appsmedicina (Laboratorios Bayer) durante los años 2014 y 2015.

Colaboración en el mismo proyecto directamente con Bayer Hispania S.L. desde agosto de 2015.

• Profesor del Curso Knowmadas en Salud realizado por el Dr. Jesús Garrido a través de El Puericultor S.L. edición 2014/2015.

• Participante del proyecto Sherpas2.0 para la disminución de la brecha digital patrocinado por Laboratorios Menarini desde 2014.

• Profesor del Curso Competencias Digitales para Profesionales Sanitarios realizado por ESIC, BUSINESS&MARKETINGSCHOOL

para Sanofi Pasteur MSD. 2014, 2015 y 2016.

• Participante en el grupo de conferencias Meet Your Customer realizado por Alberto Gómez para Laboratorios Pfizer en 2014.

• Conferencia “Aplicaciones para terminales de mHealth relacionadas con el el dolor”. En la Desconferencia de la Sociedada Madrileña

del Dolor 2015. Patrocinado por Laboratorios Grunenthal.

• Conferencia: “La revolución digital en la sociedad desde finales del s. XX” en el Congreso Virtual Multidisciplinar sobre las Alergias.

Organizado por Laboratorios MSD. Abril 2016.

Defíname… “Inteligencia”

Defíname… “Inteligencia”

Defíname… “Inteligencia”

• No sabemos qué es la inteligencia, pero si sabemos cuándo existe inteligencia, pero aún así podemos sacar mucho partido imitando el comportamiento inteligente.

• Lo que llamamos "inteligencia artificial" debería de llamarse "automatización del aprendizaje" porque no estamos fabricando cosas inteligentes sino cosas que pueden aprender por sí mismas. Y no es lo mismo. No podemos tomar la parte (aprender) por el todo (ser inteligente).

¿Las máquinas (cosas) piensan?

Inteligencia artificial

Una máquina «inteligente» ideal es un agente racional flexible que percibe su entorno y lleva a cabo acciones que maximicen sus posibilidades de éxito en algún objetivo o tarea

RESOLVER PROBLEMAS APRENDER

¿Cómo aprende una máquina?

Aprendizaje supervisado que requiere la participación humana quien determina las relaciones “correctas” e “incorrectas” que toma la máquina. De esta manera la función del humano es “reforzar” los aciertos para que tiendan a repetirse a lo largo del tiempo (similar al aprendizaje humano). Aprendizaje automático o Machine Learning. Consiste en alimentar de experiencia a la máquina (a partir de Big Data) y que sea ella misma, mediante una serie de normas lógicas iniciales, la que sea capaz de ir aprendiendo de manera independiente a partir de la experiencia que le proporcionan los datos y sin el concurso continuado de un humano.

Inteligencia artificial

@TayandYou (Microsoft) (2017)

Inteligencia artificial Diagnóstico de depresión a partir de fotos de Instagram

Inteligencia artificial Predicción de riesgo cardiovascular.

Inteligencia artificial Reconocimiento facial en enfermedades raras

Sistemas expertos

• Permanencia en el tiempo.

• Una vez programado se puede replicar infinidad de veces.

• Obtiene información de una base de datos y realiza cálculos numéricos

mucho más rápido que cualquier ser humano.

• Gracias a la capacidad de duplicación el coste finalmente es bajo.

• Puede trabajar en entornos peligrosos o dañinos para el ser humano.

• No se ven afectados por condiciones externas (cansancio, presión, etc.).

• Consolidar varios conocimientos.

Ventajas

•Ausencia de sentido común

•Dificultad en el lenguaje natural.

•Ausencia de perspectiva global.

•Ausencia de flexibilidad.

•Dificultad de manejo de conocimiento no estructurado

•Ausencia de sentimientos

Inconvenientes

Sistemas expertos

Sistemas expertos en salud: diagnóstico

Sistemas expertos en salud: tratamiento

Robótica

Robótica

PERCIBE DECIDE ACTUA

BIG DATA

INTELIGENCIA ARTIFICIAL

SALIDA ENTRADA

Clasificación Según su cronología.

Según su uso.

Según su estructura.

Según la intervención humana.

Primera generación (manipuladores)

Segunda generación (aprendizaje)

Tercera generación (control sensorizado)

Cuarta generación (inteligentes)

Industriales.

De servicio profesional.

Domésticos

Acorpóreos (bots conversaciones).

Poliarticulados.

Androides.

Zoomórficos.

No autónomos.

Autónomos

Sistema quirúrgico Da Vinci

• Aprobado en el año 2000 por la FDA. • Desarrollado por la empresa

norteamericana Intuitive Surgical. • No autónomo, poliarticulado y de servicio

quirúrgico. • Optimiza el rango de acción de la mano

humana, reduce el temblor y perfecciona los movimientos del cirujano. Movimientos altamente precisos en espacios muy pequeños.

Robots cuidadores

• Tareas de cuidado de ancianos y dependientes.

• Asistencia a la movilidad, conectividad - comunicación, manejo domótico, asistente personal, recuerdo de medicación….

• Robots de tercera/cuarta generación de uso doméstico androides y autónomos

Proyecto Dej@lo

• Sistema experto (conductual) e IA (interpretar lenguaje natural del paciente) en forma de chatbot.

• Ayuda para dejar de fumar. • Ensayo clínico. FIS expediente: PI17/01942 • Proyecto de definición y programación.Inicio trabajo de campo en septiembre. • http://dejalobot.es