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Oriol Planas Urpi Inteligencia artificial aplicada a la medicina Curs 1r Batx A

ÍNDICE

• 1. Parte teórica………………………..……………………….....………..…...pág
• 1.1 Introducción…………………………………………………………………pag
• 1.2 ¿Qué es la Inteligencia Artificial?…………………………..…...…..……pág
• 1.3 Ventajas y desventajas de la inteligencia artificial en la medicina…....pág
• 1.4 Redes neuronales en inteligencia artificial …………….………………..pág
• 1.5 Red neuronal artificial…………………….……………..…………….…...pag
• 1.6 Funcionament d’una red neuronal artificial……………………………....pág
• 1.7 Característica de las redes neuronales………………...…………… ….pág
• 1.8 Entrenamiento de redes neuronales artificiales……………………...…pàg
• 1.9 Tipos de redes neuronales…………………………………..……………pág
• 2. Cómo afecta la inteligencia artificial en la medicina……………..……....pàg
• 2.1 Aplicaciones de la inteligencia artificial en la medicina …………….….pág
• 2.2 Casos de uso de IA en COVID-19…………………………………….….pág
• 3. Práctica………………………………………………………………………. pág

Hay varios tipos de inteligencia artificial:

● Sistemas que piensan como los humanos: Estos sistemas, aplican actividades como la toma de decisiones,el aprendizaje y la resolución de problemas, por ejemplo: Las redes neuronales artificiales.

● Sistemas que actúan como los humanos: Estos sistemas, son ordenadores que hacen tareas similares a cómo las hacen los humanos, por ejemplo: Los robots.

● Sistemas que piensan racionalmente: Son sistemas que piensan racionalmente, es decir, que intentan imitar el pensamiento lógico y racional humano, por ejemplo: los sistemas expertos.

● Sistemas que actúan racionalmente: Estos sistemas, en vez de imitar el pensamiento lógico racional, imitan de manera racional el comportamiento humano, por ejemplo: los agentes inteligentes.

● En la vida cotidiana la inteligencia artificial y la robótica podrán desempeñar tareas peligrosas, aburridas o difíciles para el ser humano. En concreto pueden ayudar con tareas del hogar como la limpieza. Dispositivos como el Roomba. Sin embargo, estos dispositivos no son nada en comparación con lo que se está desarrollando ahora. Se están creando dispositivos de limpieza que pueden aprender, adaptar y mejorar sus operaciones. Actualmente ya es posible encender luces, la televisión o poner la lavadora con nuestra voz gracias a los asistentes virtuales. El desarrollo de estas tecnologías está en sus inicios y tiene un potencial que apenas es difícil llegar a imaginar. También facilitarán nuestro día a día, conociendo y prediciendo nuestras necesidades, gustos e intereses, como las aplicaciones de asistentes digitales y las predicciones de los teléfonos inteligentes que ya usamos hoy en día.

1.3.2 Desventajas

La inteligencia artificial no es del todo segura, hace tiempo que se está pidiendo prudencia ante los nuevos inventos con la inteligencia artificial. Los problemas que puede causar la inteligencia artificial son:

● Manipulación de la sociedad, a través de las redes sociales, se esconde un mundo lleno de inteligencia artificial, donde personas con conocimientos pueden llegar a manejar una gran cantidad de información sobre alguien. Son utilizadas para conocer información de la persona, sus gustos, sus aficiones etc… Y así las empresas pueden utilizar esa potencia de la inteligencia artificial como marketing para saber qué producto le interesa más al consumidor.

● Capacidad de invasión de la privacidad con propósitos represivos: La IA tiene la característica de permitir hacerle seguimiento a casi cualquier conexión que tenga la persona en internet. Su permeabilidad puede seguir el rastro que haya dejado en las redes sociales, y de ese rastro, extraer mucha información relacionada a la persona invadiendo su privacidad. Este tipo de

invasión a la privacidad puede convertirse en una herramienta peligrosa de opresión social.

● Uso discriminatorio, dado que el software de las IA permite tener la información de una persona, la misma puede posteriormente ser analizada y rastreada para luego ser usada en su contra.

1.4 Redes neuronales en inteligencia artificial

Las redes neuronales tienen un papel muy importante en el desarrollo de inteligencia artificial.

La inteligencia artificial y las redes neuronales van de la mano. Podemos señalar que las redes neuronales funcionan como un cerebro en las máquinas que procesan información para obtener un resultado.

Las personas estamos dotadas de sensores naturales, es decir, la vista, el tacto, la nariz, la lengua, el oído; estos nos permiten captar, percibir y sentir el mundo que nos rodea, nuestros sentidos todo el tiempo están captando datos de nuestro medio ambiente, toda esa información es procesada por el cerebro gracias a nuestras redes neuronales naturales, para finalmente dar respuesta a dichos datos o estímulos, todo ello ocurre en un tiempo muy breve.

1.6 Funcionament d’una red neuronal artificial.

Las redes neuronales artificiales funcionan de manera similar a las redes naturales; la información es captada por sensores, básicamente dispositivos electrónicos, estos pueden ser cámaras, sensores de luz, audio, de temperatura, presión, etc. Los datos de entrada son procesados por una red neuronal previamente preparada, para finalmente obtener conclusiones, datos de salida que servirá para resolver un problema determinado. A continuación veamos con mayor detalle ayudándonos de un gráfico que representa una red neuronal artificial.

Imagen de una red neuronal artificial con sus partes principales.

Para fines explicativos presentamos una imagen que representa una red neuronal artificial; cómo podemos notar está compuesto por entradas, neuronas, capas y salida.

A grandes rasgos, la imagen representa una red neuronal con sus respectivos componentes, por la derecha se encuentran las entradas que pueden ser datos (X), señales, información con su respectiva representación (lingüísticos o no lingüísticos) por ejemplo pueden ser datos numéricos, colores, imágenes, dimensiones o lo que sea posible; estos datos o información ingresan a las neuronas que se encuentran en la capa de entrada para ser procesadas, una vez procesadas, las neuronas de la capa de entrada envían la información a la siguiente capa, en este caso a la capa oculta; las capas ocultas también procesan la información y mandan dicha información a la siguiente capa oculta si es que la hay, para finalmente llegar a la capa de salida que se traducirá en un resultado o solución (Y).

1.7 Características de las redes neuronales

● Trata de imitar el funcionamiento de una red neuronal biológica. ● Se pueden presentar en varios tipos y configuraciones. ● Presentan una estructura, arquitectura y parámetros. ● Poseen un mecanismo de aprendizaje ● Aprenden de la experiencia ● Procesan información o datos de entrada para obtener un resultado. ● Las redes neuronales son construidas mediante un lenguaje de programación ● Una red neuronal es intangible.

1.8 Entrenamiento de redes neuronales artificiales

El proceso de aprendizaje de una red neuronal se denomina entrenamiento. Dada una determinada tarea a resolver, y una clase de funciones, el aprendizaje consiste en utilizar un conjunto de observaciones para encontrar la cual resuelve la tarea de alguna forma óptima. Las redes neuronales se basan en un algoritmo que tiene una función la cual contiene unos parámetros y unas variables, los parámetros son los elementos que aprenden gracias a las variables (entradas) que son, por ejemplo: en el ámbito de la medicina las variables serían los síntomas de un cáncer o del COVID-19 y lo que hacen las redes neuronales es aprender de las entradas que les ponemos para que así cuando haya un caso que no se sepa qué problema tiene, con esa función de la red neuronal entrenada podremos saber qué enfermedad tiene ese paciente.

1.9 Tipos de redes neuronales

1. El Perceptrón Simple: Es la neurona artificial o unidad básica de inferencia en forma de discriminador lineal, a partir de lo cual se desarrolla un algoritmo capaz de generar un criterio para seleccionar un sub-grupo a partir de un grupo de componentes más grande.El perceptrón puede utilizarse con otros

son linealmente separables, lo cual es la principal limitación del perceptrón. El perceptrón multicapa puede estar totalmente o localmente conectado.

4. Red neuronal competitiva simple: Las redes de aprendizaje competitivo se diferencian de las otras redes neuronales en que en las anteriores redes las neuronas colaboran en la representación de los patrones, sin embargo en este tipo de redes cada neurona compite con las otras neuronas para representar los patrones.

5. Redes neuronales online ART 1: Son las redes basadas en la teoría de resonancia adaptativa, sirven para clasificar patrones de manera no supervisada, es decir, la red forma grupos y crea el número de categorías que crea conveniente en función de la configuración que le demos y las cualidades de los patrones. 6. Redes neuronales competitivas ART 2: La red ART 2 es una ampliación de la red ART 1 que admite valores reales, como la anterior red, sirve para clasificar patrones de manera no supervisada.

2. Cómo afecta la inteligencia artificial a la medicina.

La aplicación de la Inteligencia Artificial cambiará por completo la parte médica, capaz de interpretar unos datos, investigar y aprender sobre los datos y aplicar unos algoritmos para dar soluciones. Así se podría revisar el historial del paciente al momento y poder ayudar al médico. Es una manera de mejorar el estado del paciente ya que la Inteligencia Artificial es mucho más veloz que el médico.

No se puede prescindir del profesional médico, además de hacer tratamientos o diagnósticos los médicos trabajan con emociones. El paciente necesita a alguien con quien hablar para que lo escuche y que le pueda preguntar dudas, también necesita que le cuente si va mejorando o no, y esta función solo la pueden hacer los médicos, las computadoras nunca lograran hacerlo, además el médico hará la función de soporte por si la inteligencia falla o porque tiene los datos mal puestos o por si tiene algún problema que puede pasar, en este caso la función del médico consiste en revisar la información enviada por parte de la computadora para ver si esta todo bien y así comunicarlo al paciente.

2.1 Aplicaciones de la inteligencia artificial en la medicina

Cuando nos hablan de la inteligencia artificial, lo primero que se nos viene a la cabeza son los robots, los ordenadores etc.. pero en realidad la inteligencia artificial está entre nosotros mucho más de lo que pensamos.

● Ayuda al diagnóstico y al tratamiento: La inteligencia artificial le da a los ordenadores la capacidad de aprender y razonar, lo que puede hacer es, por ejemplo un ordenador (programa informático) puede analizar una foto de la piel de un paciente y solo con esa foto y con los datos que tiene de las

posibles enfermedades de la piel puede detectar una posible enfermedad en el paciente. Esto es un proceso muy eficiente ya que los médicos no pueden ir tan rápido como los ordenadores. Aplicaciones parecidas se están desarrollando para otras enfermedades aunque ahora la inteligencia artificial sólo complementa y afianza el diagnóstico hecho por el médico.

En el tratamiento también sería un punto fuerte para la inteligencia artificial, ya que se le añadiría toda la información del paciente, ( si tiene alguna alergia etc,,,) para evitar hacerle un tratamiento que le haga daño, y con esa información poder hacer un tratamiento más eficaz.

● Desarrollo de fármacos: Conseguir nuevos medicamentos eficaces para una enfermedad mediante ensayos puede llevar mucho tiempo y un coste de dinero muy elevado, por tanto adelantar ese proceso mediante la inteligencia artificial puede acelerar mucho el proceso.

El proceso y desarrollo de fármacos es un proceso muy largo, normalmente dura entre diez y quince años desde la primera investigación hasta su lanzamiento. Se incluyen los seis/ocho años que el fármaco sufre los ensayos y su fase de lanzamiento al mercado.

● Aliviar la carga de los médicos: Las pruebas de análisis, las radiografías y muchas otras tareas más, se pueden llevar a cabo mucho más rápidas, mediante los robots. Estos procesos se ejecutan mucho más rápido y son un alivio para los médicos ya que solo tiene que observar lo que la computadora ha hecho.

● Cuidadores robóticos: Se plantea tener enfermeras robóticas para la gente mayor o para las personas con alguna enfermedad que necesiten cuidados médicos. Actualmente se han desarrollado unas mascotas robóticas con fines terapéuticos para ayudar a los pacientes con Alzheimer. Las mascotas robóticas estimulan las funciones cerebrales de los pacientes retrasando los problemas cognitivos que mejoran la calidad de vida y reducen las dependencias de los servicios sociales en los pacientes.

La IA está ayudando a reducir la carga de trabajo en los hospitales en tareas de análisis de imágenes.

El principal problema es que el trabajo en los hospitales es muy largo y complicado ya que hay muchos infectados y se tienen que tener en cuenta muchas cosas cuando vas a tratar con alguien infectado, por eso países como Corea del Sur y Alemania deben gran parte de su éxito a la manera de cómo han llevado a cabo la pandemia. El principal problema, es que se trata de procesos muy intensivos en cuanto a necesidades de personal y de tiempo. Pero la IA está ofreciendo mucha ayuda con otro tipo de pruebas como son el análisis de radiografías. También existen diferentes programas de IA capaces de detectar anormalidades pulmonares, a través de radiografías de tórax y así pues ofrecer diagnósticos de posibles casos de COVID-19 de una manera mucho más rápida de lo que la haría un radiólogo humano.

Robots con inteligencia artificial para minimizar el contacto entre humanos.

En los últimos meses ha aparecido una nueva gama de robots, que gracias a la tecnología de inteligencia artificial que llevan incorporada nos están sirviendo de gran ayuda en la lucha contra la COVID-19 permitiendo así que no haya contacto entre el paciente y el médico.

Por ejemplo, en China hay empresas que utilizan drones y robots para realizar entregas o pulverizar desinfectantes en zonas públicas. También se están utilizando robots en los procesos de toma de temperatura y detección de los síntomas que tiene la COVID-19 en personas, además se están utilizando robots para servir comida y medicinas a los pacientes y también para desinfectar las habitaciones minimizando siempre el contacto con el personal humano.

Hay muchos más ejemplos por otros sitios del mundo como los hospitales estadounidenses que están utilizando perros robot para que les sirvan de ayuda a los médicos en tareas como el diagnóstico. Estos perros se llaman Spot que se usan para reducir el contacto de los médicos con casos potenciales de contagio.