La Inteligencia Artificial y los subcampos que la componen se postulan como herramientas potentes en la búsqueda y detección de los síntomas del coronavirus. La neumonía que provoca esta enfermedad es uno de los síntomas más conocidos, sin embargo, el proceso de detección no siempre es el sencillo y la IA y, en concreto el Computer Vision, son un aliado sin igual.
Algunas de las conclusiones del primer webinar en relación con el uso de Deep Learning en imágenes fueron:
- Categorizar el problema lo máximo posible.
- Buscar GPU’s en Google Colab y otras herramientas.
- Preprocesar imágenes y crear ejemplos artificiales con data augmentation.
En esta segunda parte, Rosa se encargó de poner en práctica gran parte de las recomendaciones e ideas que planteaba en la primera sesión. Apoyándose en un dataset y en herramientas como TensorFlow y Fast.ai, el experto fue profundizando y explicando paso a paso algunos puntos como el Learning Rate, parámetro clave en la definición de nuestra red neuronal.
También nos ofreció consejos sobre claves a la hora tal y como señala a lo largo de la formación, el uso de Precission Record es más recomendable en medicina que Accuracy ya que en este campo tan delicado no podemos permitirnos “jugar” con los falsos negativos. Llevando esta conclusión al caso que nos ocupa, sería decirle a un paciente que tiene neumonía que no la tiene, ya que en el caso del COVID-19 supondría un problema.
Al marge del uso del Computer Visión en la detección de neumonías, durante el webinar se habló de otra serie de aplicaciones de la IA en el mundo biosanitario. Para ello, contamos con Ignasi Belda, doctor en IA y CEO en MiWEndo Solutions. Este experto en soluciones de IA para el sector biosanitario profundizó sobre el uso de estas tecnologías en la búsqueda de fármacos. “En la primera fase del diseño de fármacos, la inteligencia artificial sirve para optimizar la estructura pero también el resto de fases. Por ejemplo, en la recta final del proceso, la IA puede utilizarse en dos sentidos. En un primer momento para crear modelos de Machine Learning para hacer predicciones de toxicidad y, por otro, en la creación de sistemas de optimización numérica par utilizar de forma eficiente las moléculas que ayudan a la creación del fármaco” indicaba Belda durante su intervención.
¿Te hubiera encantado verlo? No te preocupes, a continuación te dejamos el webinar completo para que puedas seguir paso a paso al experto Juan Luis Rosa. Además, el código que comentan durante el vídeo puedes encontrarlo en este enlace de GitHub.
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