La inteligencia artificial lleva la asistencia sanitaria al borde del mañana
La inteligencia artificial (IA) podría revolucionar las ciencias biológicas, sobre todo la medicina. Pero para sacarle el máximo partido harán falta datos, muchos datos. Para conseguir esos datos, los desarrolladores deben estar dispuestos a llegar hasta el límite. «Los beneficios de la IA procederán en gran medida de la utilización de recursos informáticos ubicados en los extremos de la red, allí donde se genera la información», explica Danilo Ardagna(se abrirá en una nueva ventana), profesor titular de la Universidad Politécnica de Milán(se abrirá en una nueva ventana). Aquí es donde entra en juego la computación perimetral o en el borde. A diferencia de la computación en nube convencional, donde los datos se envían a un centro de datos remoto para su procesamiento, la computación perimetral es un sistema distribuido que acerca la capacidad de procesamiento y el almacenamiento de datos al lugar donde se generan, por lo general cerca de los dispositivos que los crean y utilizan. «La ventaja de procesar los datos de forma local es que se reduce la latencia, se mejora el rendimiento de las aplicaciones y se posibilitan análisis en tiempo real», comenta Ardagna.
Apoyo al desarrollo de aplicaciones de IA
El proyecto AI-SPRINT(se abrirá en una nueva ventana), financiado con fondos europeos, ayuda a empresas e investigadores a aprovechar al máximo estas ventajas. «Nuestro objetivo es democratizar el acceso a las tecnologías de inteligencia artificial, simplificando y acelerando el desarrollo de aplicaciones de IA mediante la computación perimetral», agrega Ardagna, coordinador del proyecto. El proyecto se basa en un conjunto innovador de herramientas diseñadas para favorecer el desarrollo de aplicaciones de IA, asegurar su ejecución, facilitar su implementación y optimizar la gestión durante el funcionamiento. «Estas herramientas son únicas porque permiten optimizar el rendimiento, la eficiencia energética y la precisión de los modelos de IA, al tiempo que ofrecen garantías de seguridad y privacidad», apunta Ardagna.
Uso de herramientas de IA en ciencias biológicas
En el proyecto no solo se diseñaron las herramientas de IA, sino que también se aplicaron a varios casos de uso, incluyendo el ámbito de las ciencias biológicas. Por ejemplo, el Departamento de Ciencias Biológicas del Barcelona Supercomputing Center(se abrirá en una nueva ventana) (BSC) integró la tecnología de AI-SPRINT para desarrollar modelos de IA que evalúan el riesgo de sufrir un accidente cerebrovascular a partir de datos de sensores y hábitos de vida. En concreto, en el BSC se emplearon las herramientas de AI-SPRINT para proteger datos sanitarios confidenciales y optimizar sus modelos de predicción de riesgos. «Nuestro enfoque exclusivo no solo facilita la integración de dispositivos ponibles y móviles en la asistencia sanitaria, sino que también garantiza que estos dispositivos puedan utilizar la IA para ofrecer información valiosa sobre la atención al paciente», observa Ardagna. El caso de uso de asistencia sanitaria personalizada del BSC tuvo tanto éxito que dio lugar a la creación de una empresa derivada(se abrirá en una nueva ventana), cuyo objetivo es promover el uso de su aplicación de evaluación del riesgo de accidente cerebrovascular. La empresa ya ha obtenido casi 700 000 EUR de financiación. El BSC también colaboró con el Grupo de Investigación de Enfermedades Cerebrovasculares del Hospital de Sant Pau, en Barcelona, para desarrollar una solución más avanzada de prevención del riesgo de accidente cerebrovascular que incorpora datos multiómicos.
La IA y la computación perimetral revolucionan la asistencia sanitaria
Uno de los resultados inesperados del proyecto fue el uso, por parte del BSC, de los modelos de AI-SPRINT para obtener datos de electrocardiogramas (ECG) de pacientes que participaron en un estudio hecho en el Ospedale Maggiore di Niguarda de Milán(se abrirá en una nueva ventana). Tras la finalización del estudio, el equipo clínico participante detectó un paciente con problemas cardiovasculares y cardíacos de relevancia. La rápida actuación médica, facilitada por el uso de modelos de IA, permitió hacer estudios complementarios e iniciar el tratamiento adecuado, lo que contribuyó a evitar posibles complicaciones de salud. «Este es solo un ejemplo de cómo la IA y la computación perimetral transformarán la investigación sanitaria y la atención al paciente. En AI-SPRINT estamos orgullosos de haber contribuido con algunas de las herramientas que la están haciendo posible», concluye Ardagna.
