sábado, 26 de marzo de 2011

Dr. Watson, la futura IA para ayudar a los médicos

Interesante software de Inteligencia Artificial que, gracias a su gran capacidad de procesado de información, podría ayudar en los procesos de diagnóstico a los médicos, complementándose hombre y máquina para llegar antes y mejor en el tratamiento de un paciente.

IBM y Nuance Healthcare junto con La Universidad de Columbia y la Universidad de Maryland están trabajando en un proyecto software basado en la AI Jeopardy (Inteligencia Artificial Jeopardy), cuyo objetivo es asistir a los médicos a la hora de realizar diagnósticos.

El objetivo del Dr. Watson, así se conoce a este innovador software, es poder responder a las preguntas de los médicos. La intención es que sea implantado en la mayoría de centros hospitalarios de Estados Unidos.

Ahora la gran pregunta: ¿Es este el principio de la transición de la labor médica de los humanos a las máquinas? El Dr. Watson no se acerca lo más mínimo a la capacidad de decisión y diagnóstico que un humano con preparación puede realizar. Sin embargo, esta IA es capaz de procesar gran volumen de información, labor que sería imposible realizar en tan poco tiempo por una persona. Con todo esto, la intención es que este software sea capaz de hacer que los médicos tomen decisiones de diagnósticos con mayor precisión.

Watson se hizo famoso el pasado mes de febrero cuando este superordenador entrenado por IBM logró ganar el concurso estadounidense Jeopardy. La dificultad no estaba en conseguir que una máquina superase a un humano, algo que ya se logró hace quince años cuando Deep Blue derrotó al entonces campeón del mundo de ajedrez Kasparov. La clave en este asunto radicaba en la capacidad de Watson para entender las preguntas y seleccionar las mejores respuestas en función de los datos que almacenaba en sus discos duros.

Más allá de su uso en concursos televisivos, se espera que la tecnología detrás de Watson se pueda aplicar a campos como la medicina para poder ayudar a las personas. Con la capacidad de analizar grandes volúmenes de datos y detectar las partes importantes, puede resultar muy útil para ayudar en diagnósticos de enfermedades.

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