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Big Data, IA, blockchain, ciberseguridad y realidad digital mejorarán los servicios públicos, según Minsait

(Europa Press) Las elevadas capacidades analíticas que proporciona el Big Data, la revolución de la Inteligencia Artificial (IA), las oportunidades que brinda la realidad digital, la necesaria e imprescindible ciberseguridad o el prometedor blockchain constituyen la base del proceso innovador que están afrontado las administraciones públicas para mejorar la prestación de sus servicios y la calidad de vida de los ciudadanos, según un estudio de Minsait, una compañía de Indra.

El informe ‘Innovación Pública: las tecnologías disruptivas que transformarán las Administraciones’ de Minsait analiza las posibilidades de uso y beneficios de estas tecnologías disruptivas, que ya están impactando en los modelos de negocio actuales y en la forma en que las administraciones públicas van a tener que ofrecer sus servicios a la sociedad.

Para Minsait, la innovación de los servicios públicos depende de la voluntad y motivación de los gobernantes, que deben elegir las soluciones digitales que contribuyan a aumentar la equidad de la sociedad y generen confianza gracias a la transparencia de sus políticas públicas. Es por ello que una correcta elección de las inversiones en tecnologías disruptivas de los gobiernos en los próximos años es “clave” para el futuro del estado de bienestar.

“Nos encontramos en un momento de intenso cambio de la economía y la sociedad, en el que se ha pasado de un entorno en el que prima lo físico a otro en el que prima lo digital y en el que las administraciones públicas deben dar una respuesta integral a los retos y oportunidades que se les presenta en un contexto de cambio acelerado”, destacan desde Minsait.

En el ámbito del Big Data, los nuevos modelos y métodos algorítmicos como la analítica predictiva y prescriptiva permitirán crear escenarios para la definición de las mejores políticas públicas en ámbitos como la sanidad, la justicia, la educación o la lucha contra el fraude. Así, detalla que la analítica predictiva emplea datos históricos para identificar patrones y tendencias que ayuden a anticipar lo que puede suceder en el futuro.

APOYO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

En el caso de la Inteligencia Artificial, Minsait resalta que complementará el trabajo de los empleados públicos y ayudará a prestar servicios de mayor valor añadido y a crear una ciudad más segura. Por ejemplo, gracias a las tecnologías de ‘machine learning’, las plataformas conversacionales o chatbots permiten dar respuesta “de forma inmediata y en cualquier momento” a demandas de información del ciudadano que, de otra forma, podrían exigir múltiples contactos con la administración.

El informe elaborado por Minsait también remarca que la realidad digital, término que engloba a la realidad aumentada, virtual y mixta, contribuye a impulsar el turismo de calidad “atrayendo a los visitantes a espacios físicos y haciéndoles partícipes de experiencias satisfactorias”.

Por otro lado, incide en que las administraciones públicas requieren de soluciones de seguridad integral que permitan proteger la huella digital y los datos en un mundo híper conectado en el que el cibercrimen tiene un impacto global de cerca del 1% del PIB mundial. El informe también hace alusión a la necesidad de invertir en concienciación social para que los usuarios tengan suficiente información y usen los dispositivos con acceso a una red de la forma más segura.

Por último, apunta que la utilización de tecnologías basadas en blockchain permitirá optimizar la forma en que se relacionan las administraciones públicas con los ciudadanos y empresas. Así, afirma que aporta grandes beneficios como dotar a los servicios de mayor transparencia y seguridad, reducir los costes de las transacciones e impulsar una participación más activa en las decisiones de las autoridades garantizando la identidad digital y el anonimato.

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Inteligencia artificial en el proceso de diagnóstico del cáncer de próstata

Investigadores de la UMU colaboran en este estudio sobre una enfermedad cuyo diagnóstico, hasta ahora, solo se alcanzaba mediante una biopsia
Investigadores del Departamento de Ingeniería y Tecnología de Computadores y de Anatomía Patológica de la Universidad de Murcia (UMU) han iniciado una colaboración para aplicar los avances de la inteligencia artificial (IA) al diagnóstico de posibles casos de cáncer de próstata, uno de los más extendidos en la población masculina, según informaron fuentes de la institución docente en un comunicado.

En el campo de la informática, la inteligencia computacional permanece en auge constante. La aplicación de redes neuronales en los ordenadores, inspiradas en el funcionamiento del cerebro, están siendo aplicadas para ser capaces de reconocer y aprender determinados patrones. Grandes empresas como Google las integran en sus servicios para el reconocimiento de voz, la traducción de voz, el reconocimiento de texto y, desde sus inicios, han sido aplicadas a la identificación de imágenes.

Su campo de actuación ha seguido ampliándose en los últimos años, extendiéndose al mundo de la salud, donde se estudia su implantación como herramienta de diagnóstico por imagen. Ante este hecho, los profesores de la UMU, José Manuel García Carrasco y Enrique Poblet, han encontrado un hueco para aplicar sus estudios a la ciudadanía, a través del Hospital General Universitario Reina Sofía.

Hasta este momento, tal y como recalca el doctor Enrique Poblet, el diagnóstico actual en Medicina se ha basado en la observación de imágenes analógicas a través de microscopio. Así, los expertos analizan a base de técnicas microscópicas si en el paciente sufre cáncer. Hasta ahora, la única forma de llegar a un diagnóstico certero era a través de la biopsia, es decir, del análisis de un pequeño fragmento de tejido dañado.

“Las muestras las analizamos por métodos visuales estándares, con los parámetros que podemos emplear para reconocer personas o distinguir una cara de otra. Al aplicar el nuevo sistema queremos ganar precisión, tiempo y efectividad mediante métodos más cuantitativos, porque cualitativamente nos podemos equivocar, podemos creer que dos personas son idénticas, pero si incorporamos métodos técnicos, y aquí entra la informática, el reconocimiento será más rápido y mejor”, confirma el patólogo.

Para comenzar esta investigación se analizarán aproximadamente 500 biopsias, que tal y como confirma Poblet, “hoy por hoy son la única forma de estar seguros que una persona tiene la enfermedad”. A partir de las digitalización de estas imágenes analógicas el reto está en procesarlas mediante esta técnica novedosa. Una vez digitalizadas, entra en juego el papel de García Carrasco.

Es el momento de que el ordenador a través de una red neuronal artificial sea capaz de aprender a detectar los tumores, es decir, mediante técnicas de deep learning o ‘aprendizaje profundo’ sea capaz de reconocer las características significativas que determinan la enfermedad.

A través de esta técnica, relacionada con la inteligencia artificial, no se le proporcionará al ordenador qué particularidades se distinguen, sino que “a base de introducir un gran número de muestras”, la propia máquina alcanza un proceso de abstracción, al igual que los humanos, para determinar el diagnóstico de la enfermedad.

“Dejamos que lo aprenda por sí mismo. El ordenador no está cansado, no le duele la cabeza y es mucho más rápido. Es cierto que el proceso de aprendizaje es mucho más lento, puede tardar a veces una semana o quince días, pero podemos llegar a obtener una precisión de un 90 o un 95%” resalta José Manuel García. Actualmente en el campo médico se han alcanzado resultados por encima del 80%, y en otro tipos de imágenes no médicas se ha superado la capacidad de los humanos, con un ratio del 95%.

“Es necesario tener primero un diagnóstico correcto y exacto, de esa forma los tratamientos siempre son más efectivos. Es decir, aumentar la precisión en el diagnóstico es fundamental. A partir de esta innovación se podrá incluso buscar tratamientos personalizados, adaptados a cada persona según el tamaño o tipo de tumor. En nuestro caso concreto, a través de esta colaboración inicial, estamos analizando el cáncer de próstata, con la idea de mejorar nuestra capacidad diagnóstica” explica Poblet.

El primer objetivo de esta simbiosis es la creación de un grupo de investigación interesado en el diagnóstico de la imagen, unido en el esfuerzo para seguir avanzando en este camino. Por ahora, el trabajo, que se ha iniciado este último año, ha comenzado con la colaboración a través de los alumnos de ambas facultades que van a realizar sus Trabajos de Fin de Grado (TFG) mediante esta colaboración. Durante los próximos meses obtendrá los primeros resultados que ya se encuentran puliendo y depurando.

Fte.: La opinión de Murcia