Conferencia de Directores y Decanos de Ingeniería Informática

Mensajes etiquetados Inteligencia artificial

Nace la Fundación PyTorch, promovida por colosos tecnológicos como el mayor proyecto abierto para acelerar la investigación en inteligencia artificial

El primer algoritmo computacional fue creado por Ada Byron (más conocida como Ada Lovelace) en 1842. Varios trabajos científicos publicados en la década de 1940 introducían lo que posteriormente Alan Turing aterrizaría en los 50: la llegada de la inteligencia artificial; término acuñado allá por 1956. Marvin Minsky, John McCarthy y Claude Shanon, autores del concepto, aventuraron que para los años 80, las máquinas harían todos los trabajos de los hombres.

Con la perspectiva que da el tiempo, y la facilidad de hacer análisis retrospectivos, es obvio que se equivocaron de lleno. Su ambición se adelantó mucho en el tiempo y en el desarrollo técnico de una inteligencia artificial que ha pasado por sucesivas evoluciones y cambios metodológicos, a hombros de tecnologías habilitadoras como la nube, hasta llegar al punto en que estamos hoy: a las puertas de la democratización de la IA en un sinfín de casos de uso.

Un contexto que ha propiciado el nacimiento de una particular entente para acelerar la investigación en la arena de la IA, de forma abierta y colaborativa. Bajo el nombre de la PyTorch Foundation, colosos tecnológicos como AMD, Amazon Web Services, Google Cloud, Meta, Microsoft Azure y Nvidia trabajarán codo con codo para democratizar el acceso a bibliotecas y herramientas de inteligencia artificial, así como otros componentes de última generación relacionados con este campo de trabajo.

Noticia completa en El Español

Cinco especialidades del ámbito de la salud en las que la inteligencia artificial ya ofrece grandes avances

La aplicación de la inteligencia artificial en la medicina es cada vez mayor. La IA posibilita que las máquinas procesen y analicen datos médicos y facilitan la realización de diagnósticos precisos y más rápidos. Además, pueden agilizar los tiempos de investigación para el desarrollo de nuevos fármacos, mejorar la calidad de vida de personas dependientes y mayores o mejorar el seguimiento de pacientes crónicos. Estas son algunas especialidades donde los últimos avances de la IA está ofreciendo resultados revolucionarios.

Dermatología

Según datos aportados por la Asociación Española de Dermatología y Venereología en la actualidad ya se está utilizando la IA para establecer diagnósticos diferenciales precisos frente a patologías comunes como la psoriasis, la dermatitis atópica o el acné, así como para el desarrollo de protocolos terapéuticos personalizados y la predicción de resultados a medio y largo plazo. También desempeña un papel fundamental para la teledermatología, donde el diagnóstico en remoto se apoya en aplicaciones que permiten el reconocimiento de imágenes.

En dermatología oncológica, la IA contribuye a automatizar el diagnóstico de los tumores cutáneos, ya que permite diferenciar entre lesiones melanocíticas y no melanocíticas

Existen otros interesantes trabajos de inteligencia artificial liderados por dermatólogos. Uno de ellos es el proyecto Skiana-care, que dirige el propio Martorell, y consiste en una aplicación diseñada para smartphone que permite evaluar la severidad de pacientes que sufren acné juvenil. El usuario se fotografía a sí mismo con el móvil, de modo que la aplicación es capaz de determinar el grado de extensión de las lesiones cutáneas y establecer la gravedad del mismo. Este modelo informático tiene como objetivos el educar a la población juvenil en la salud de la piel y a su vez identificar a los pacientes que pudieran necesitar a futuro atención dermatológica especializada.

Pacientes con dolor

Otra de las aplicaciones de la inteligencia artificial es el abordaje del dolor. Por ejemplo, la plataforma dolor.com ha incorporado recientemente una herramienta de tele-rehabilitación denominada Trak. Esta aplicación de fisioterapia digital utiliza la cámara del móvil, tablet o portátil, para que su sistema de inteligencia artificial analice las posiciones y el rango de movimiento del paciente en tiempo real. De esta manera, la persona recibe correcciones mediante mensajes de voz y texto durante el ejercicio.

Cáncer colorrectal

El cáncer colorrectal es el tercero más diagnosticado a nivel mundial, con cerca de dos millones de nuevos casos anuales. La detección precoz de este tumor es fundamental y la colonoscopia la prueba de cribado por excelencia, ya que gracias a los avances de la tecnología ofrece cada vez mejores prestaciones en detección y extirpación de pólipos.

La compañía Fujifilm ha incorporado recientemente en los equipo de las áreas de endoscopia el llamado Cad Eye, un software con una función para la caracterización de pólipos de colon que utiliza un sistema de Inteligencia Artificial (IA) basado en Deep learning, que va ‘aprendiendo’ de imágenes y vídeos de alta definición.

Cáncer de mama

La inteligencia artificial a través de nuevos sistemas con tecnología ‘deep learning’ ya es capaz de detectar lesiones sospechosas de cáncer de mama tanto en mamografía digital como en tomosíntesis, asignándoles una puntuación en función de la probabilidad de malignidad.

Como apoyo a los radiólogos en el cribado de cáncer de mama permitirá detectar mayor número de cánceres, que se diagnosticarían en estadíos más precoces, lo que supondría un mejor pronóstico para la paciente y la utilización de tratamientos menos agresivos, explicaba la doctora Esperanza Elías, radióloga especialista en Inteligencia Artificial aplicado al cribado de mama, en el último congreso de la Sociedad Española de Radiología Médica (SERAM).

Salud bucodental

En el ámbito de la odontología y la salud dental destacan proyectos como el creado por DentalMonitoring, que ha desarrollado un software dental pionero para la monitorización remota. Esta herramienta funciona utilizando un smartphone y el hardware ScanBox Pro, para ayudar a los pacientes a tomar fotos intraorales de alta calidad.

“Los usuarios pueden enviar las imágenes escaneadas de su boca directamente a la plataforma de DentalMonitoring que puede localizar, calcular y evaluar 137 observaciones intraorales diferentes, supervisando desde el seguimiento de los alineadores hasta la desconexión de los brackets, la erupción de nuevos dientes e incluso crear simulaciones realistas. Este análisis es posible gracias a que contamos con una base de datos de imágenes muy completa, que nos permite detectar cualquier anomalía de forma precisa y diseñar un tratamiento de mayor calidad”, comenta Elvira Antolín, especialista Odontología, Ortodoncia y Ortopedia dentofacial.

Puedes leer la noticia completa en 20minutos.es

La Universidad Internacional Menéndez Pelayo y la Real Academia Española han inaugurado el primer Encuentro Lengua Española e Inteligencia Artificial

La Universidad Internacional Menéndez Pelayo y la Real Academia Española ha celebrado en Santander, el primer Encuentro Lengua Española e Inteligencia Artificial. ¿Es correcto el español que hablan, traducen y o corrigen las máquinas? ¿Cómo puede ayudar la lengua al desarrollo digital? ¿Cuál es el papel de los lingüistas en la era de los megadatos? Con esas preguntas arrancaba el curso,‘Lengua española e inteligencia artificial’, dirigido por el director de la RAE, Santiago Muñoz Machado.

El programa del encuentro tiene un valor único: en su programa de ponencias se mezclan representantes del mundo académico, del sector público y de las empresas tecnológicas más relevantes del mundo. Directivos de Microsoft, Google, Meta y Telefónica compartieron esta mañana un diálogo sobre su investigación en el campo de la lengua.

Fuente: El mundo. 
Fuente: UIMP

Un informe encargado por IBM indica que el 65% de las empresas españolas ya implementa Inteligencia Artificial

Un nuevo estudio encargado por IBM en el que han participado empresas españolas revela que la adopción de la Inteligencia Artificial, en el ámbito corporativo, creció de forma constante durante el último año, hasta alcanzar el 31%, según los encuestados en España en 2022. Además, en comparación con Reino Unido, Francia o Alemania, nuestro país es uno de los países que más ha acelerado su despliegue de IA, con un 56% de profesionales TI que dicen haberlo hecho. Esto subraya aún más que la adopción de la IA seguirá en aumento a medida que continúa madurando, haciéndose más accesible y más fácil de implementar.

El «Índice Global de Adopción de Inteligencia Artificial 2022», realizado por Morning Consult para IBM, también revela que este crecimiento se ha debido a que las empresas han reconocido el valor de la IA en un contexto marcado por los retos provocados por la pandemia del Covid-19 y las inversiones en transformación digital, además de la escasez de talento y capacitaciones necesarias para dicha transformación.

Además, por primera vez el informe ha consultado a las empresas sobre sus planes para utilizar IA en sus iniciativas de sostenibilidad y concluye que la IA va a desempeñar un papel importante en este ámbito. De hecho, el 65% de los profesionales de IT encuestados en España afirma que su empresa está aplicando actualmente IA, o tiene previsto aplicarla, para acelerar sus iniciativas de ESG.

Fuente e información completa en: Computing

Premian un proyecto de estudiantes de la UVigo: un sistema gallego de inteligencia artificial que detecta y clasifica pólipos rectales en tiempo real

La Real Academia Galega de Ciencias (RAGC), con la colaboración de la Axencia Galega de Innovación (GAIN), ha concedido el premio ‘Francisco Guitián Ojea’ al proyecto ‘PolyDeep: Sistema inteligente de detección y clasificación en tiempo real de lesiones colorrectales mediante Deep Learning’.

El trabajo fue realizado por investigadores de la Escuela Superior de Ingeniería Informática de la Universidad de Vigo (Campus de Ourense), liderazgos por Miguel Reboiro y Daniel González del grupo SING.

El equipo galardonado se basó en la Inteligencia Artificial para desarrollar un sistema de apoyo que busca mejorar la detección y diagnóstico de pólipos colorrectales en tiempo real durante las colonoscopias, redundando no sólo en la mejora del diagnóstico y tratamiento del paciente, sino en el potencial ahorro de costes en forma de resecciones o biopsias innecesarias. Permite, además, la clasificación automática de los pólipos colorrectales, de modo que el modelo avisa al endoscopista durante la exploración de la presencia de pólipos, pero también del tipo de pólipo detectado.

En el marco de este proyecto, los investigadores crearon un amplio banco de imágenes y vídeos de colonoscopias con información histológica y de localización de pólipos que está disponible para la comunidad científica a través del Biobanco del Instituto de Investigación Sanitaria Galicia Sur.

Información completa en este enlace: http://www.fundacionbiomedica.org/el-proyecto-polydeep-obtiene-el-premio-a-la-transferencia-de-tecnologia-en-galicia/

El sistema de gestión Galén aplica inteligencia artificial para mejorar el cuidado y tratamiento de pacientes oncológicos

El sistema de gestión Galén, actualmente en funcionamiento en varios centros hospitalarios de Málaga, es el primero en nuestro país que ha logrado aplicar modelos de inteligencia artificial para mejorar la eficacia del cuidado y tratamiento de pacientes oncológicos. Se presentó a los medios el pasado mes de abril en el I Simposio de Inteligencia Artificial en Oncología Médica. El equipo responsable de su desarrollo está formado por José Jerez, catedrático del Departamento de Lenguajes y Ciencias de la Computación en la Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática de la Universidad de Málaga; Emilio Alba, director de la Unidad de Gestión Intercentros de Oncología Médica y jefe de Servicio de Oncología Médica del Hospital Universitario Virgen de la Victoria de Málaga; y la doctora Nuria Ribelles, jefa de Sección del Servicio de Oncología Médica en el mismo hospital y quien ha ofrecido esta entrevista para Soziable.es algunos detalles sobre la historia y estado actual de Galén.

– ¿Cuándo y por qué se decidió la introducción de la inteligencia artificial en el servicio de oncología de su hospital? 

En nuestro servicio siempre hemos creído que había que registrar a todos los pacientes que íbamos atendiendo. Empezamos con ese registro a finales de los años 70. Era una base datos muy primitiva. Simplemente recogíamos el nombre, numero de historia, el tipo de cáncer que padecía y el tratamiento que iba aplicarse a cada paciente. Esta base de datos fue creciendo cada vez más, a la vez que evolucionando con diferentes formatos.

Seguir leyendo: https://www.soziable.es/entrevista-doctora-nuria-ribelles-inteligencia-artificial-oncologia

Fuente: Sociable.es

I Simposio de Inteligencia Artificial en Oncología Médica

La inteligencia artificial va avanzando a grandes pasos y cada vez ofrecen más mejoras tecnológicas que van ligadas con el beneficio del paciente. Son muchos los doctores que avalan la tecnología del futuro, como es el caso del jefe de Servicio de Oncología Médica del Hospital Universitario Virgen de la Victoria (Málaga), Emilio Alba, que durante el I Simposio de Inteligencia Artificial, organizado por la Sociedad Española de Oncología Médica (SEOM), celebrado el jueves en Málaga, relató que la inteligencia artificial «servirá para ofrecer información más precisa» aunque ha matizado que «la persona será quien tome las decisiones«.

Seguir leyendo: https://www.consalud.es/industria/innovadora/inteligencia-artificial-cancer-decisiones_113552_102.html

Fuente: Con Salud

La clave para entender el cáncer está en sus historias y este algoritmo de la UMA ayuda a comprenderlas

MAPIC es la alianza de la UMA, hospitales y Pfizer que analiza el historial de más de 40.000 pacientes de cáncer con inteligencia artificial. Gracias al análisis del lenguaje, identifican patrones y claves.

La clave está en «capturar la forma que se tiene de contar las cosas», independientemente de si la letra del médico se entiende o no. Con el historial de más de 40.000 pacientes diagnosticados de cáncer en Málaga entre 1978 y 2020, la alianza MAPIC identifica mediante inteligencia artificial patrones en los informes para aliviar la carga de trabajo humano y mejorar los tratamientos oncológicos.

Así lo explica el catedrático de Ingeniería Informática José Jerez, que subraya lo fundamental de que el algoritmo interprete el lenguaje natural para «clasificar de forma automática la información relevante».

Seguir leyendo: https://www.elespanol.com/malaga/economia/tecnologia/20220327/clave-entender-cancer-historias-algoritmo-malagueno-comprenderlas/659934155_0.html

Fuente: El Español

José Hernández-Orallo, profesor de la Universitat Politècnica de València e investigador asociado del Leverhulme: el español al que llamó Microsoft para diseñar el futuro de la IA

El investigador valenciano José Hérnández-Orallo, experto en la evaluación de inteligencia, forma parte del gran polo tecnológico de la Universidad de Cambridge.

Empecemos con un acertijo. El padre de Ana tiene cinco hijas: A, B, C, D y ¿___? Quizá usted lo ha resuelto a la primera, pero quien escribe estas líneas no ha estado tan rápido. La respuesta es Ana. «Yo le hice este juego a [el modelo de lenguaje] GPT3 hace unos meses y dijo A,B,C,D y Ana. Lo hizo bien», cuenta José Hernández-Orallo, profesor de la Universitat Politècnica de València (UPV) y en el Instituto Valenciano de Investigación en Inteligencia Artificial (VRAIN, por sus siglas en inglés).

«Un modelo de lenguaje es un modelo que simplemente, a partir de texto, te predice el texto que va a seguir», dice en referencia a uno de los proyectos en los que trabaja. «En el último año, GPT3 es de lo que más se ha hablado, es como el sistema estrella en estos momentos«, apunta el profesor. Pero lo importante, destaca, es que «por primera vez en la historia de la inteligencia artificial [en adelante IA] tenemos un sistema de propósito general; y eso es algo nuevo y radical. Ya no es un sistema que simplemente te permite clasificar imágenes o un sistema que te permite jugar al ajedrez. Es un sistema que, si eres capaz de ponerle bien una serie de palabras para decirle lo que quieres que te haga, es capaz de hacer muchas cosas».

Seguir leyendo: https://www.eleconomista.es/mercados-cotizaciones/noticias/11644112/03/22/El-espanol-al-que-llamo-Microsoft-para-disenar-el-futuro-de-la-IA.html

Fuente: El Economista

Investigadores de la Facultad de Ciencias y de la Escuela de Ingeniería Informática del Campus de Ourense Crean un método para predecir las concentraciones de polen en Ourense y evitar riesgos a los alérgicos

Un equipo multidisciplinar de la Facultad de Ciencias de la Universidade de Vigo y la Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática del campus de Ourense acaba de desarrollar un proyecto de investigación que avanza en la detección automática de momentos de riesgo alérgico para la población. En él, desarrollaron un calendario de polen para la ciudad de Ourense y un modelo híbrido de inteligencia artificial para predecir las concentraciones de polen dentro de siete días.

La iniciativa, beneficiaria de la convocatoria de ayudas a grupos de investigación del Campus de Ourense Inou 2021, financiada por la Diputación Provincial de Ourense, ha sido liderada por María Fernández, investigadora del grupo BV1 de la Facultad de Ciencias, que cuenta con una dilatada trayectoria en técnicas de muestreo aerobiológico y predicción de polen en la atmósfera y técnicas de detección inmunológica; y por Rosalía Laza, investigadora del grupo SI4 de la Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática, quien a su vez cuenta con una dilatada experiencia en el desarrollo de sistemas híbridos de inteligencia artificial para la predicción no supervisada de entornos cambiantes.

“El proyecto conjunto pretendía estimar el riesgo de alergia al polen, de forma que permitiera la administración de antihistamínicos antes de la exposición al polen, ya que se ha demostrado que es mucho más eficaz que una vez aparecen los primeros síntomas”, señalan. responsable de la iniciativa. En el trabajo realizado, señalan, “se propone un sistema híbrido de inteligencia artificial para la predicción de series temporales y así “facilitar la toma de decisiones” en este campo.

Datos sobre cinco tipos de polen desde 1993
Investigadores de la Facultad de Ciencias realizaron una evaluación de la carga alergénica en la atmósfera de la ciudad de Ourense en el proyecto, recopilando datos históricos de concentración de polen de 1993 y generando datos de concentración de 2021. Estos últimos datos se recopilaron mediante un sensor volumétrico ubicado en la terraza de la Facultad de Ciencias de Ourense. El trabajo se centró en los cinco tipos de pólenes considerados especialmente agresivos en la provincia: Alnus, Platanus, Betula, Poaceae y Urticaceae, aunque la tabla de polen también abarca otros tipos de pólenes.

En el calendario elaborado con los datos obtenidos, según el estudio, la principal estación de polen de Alnus para la ciudad de Ourense se extiende de media desde principios de enero hasta mediados de marzo, siendo el periodo con mayor concentración de polen desde mediados de enero. a mediados de febrero. La temporada de polen de Betula comienza a mediados de marzo y termina a fines de mayo, con el período de mayor concentración desde fines de marzo hasta principios de mayo. La temporada de polinización de Platanus comienza a principios de marzo y se extiende hasta mediados de mayo, siendo la polinización más intensa entre mediados de marzo y principios de abril. Por su parte, la temporada de polen de Poaceae es una de las más largas, abarcando desde la segunda quincena de febrero hasta los últimos días de septiembre, registrándose las mayores concentraciones desde principios de junio hasta principios de agosto. Finalmente, Urticaeae fue el tipo de polen que mostró una temporada de polen más larga, comenzando durante los últimos días de enero y extendiéndose hasta finales de septiembre, registrándose concentraciones esporádicas en los meses de octubre a diciembre. El período en el que se ha alcanzado una mayor concentración de polen de Urticaeae abarca desde los últimos días de mayo hasta los primeros días de agosto.

Los datos recogidos específicamente para 2021 muestran que para el tipo de polen Alnus se registraron un total de 798 granos de polen en la atmósfera de Ourense, con el pico máximo el 28 de enero con 191 granos/m3. El polen de Betula se registró en la atmósfera de estudio entre principios de marzo y principios de mayo, con concentraciones encontradas en los siguientes meses residuales. El registro total de Betula fue de 404 granos de polen, alcanzando la máxima concentración el 6 de abril con 45 granos de polen/m3. Platanus mostró una temporada de polen más corta, registrando granos de polen en la atmósfera de la ciudad de Ourense desde mediados de marzo hasta principios de abril. La concentración total registrada de Platanus fue de 2695 granos de polen, con un pico el 23 de marzo con 510 granos de polen/m3. Se detectó polen de Poaceae en la atmósfera de estudio desde mediados de febrero hasta la segunda década de septiembre, alcanzando un total de 3447 granos de polen durante el periodo de estudio. Su máxima concentración se detectó el 1 de julio con 218 granos de polen/m3. Finalmente, el polen de Urticaceae estuvo presente durante la mayoría de los días de muestreo, alcanzando una concentración total de 1583 granos durante el período de estudio. Su máxima concentración se obtuvo el 15 de julio con un total de 58 granos de polen/m3.

Un modelo híbrido de inteligencia artificial
Con estos datos proporcionados por el equipo de la Facultad de Ciencias y utilizando un algoritmo de clasificación mejorado, el grupo dirigido por Rosalía Laza diseñó un modelo híbrido de inteligencia artificial que consigue «una muy buena clasificación» y permite predecir a siete días si la cantidad de polen en un día determinado será baja, media o alta. El modelo demostró «que permite clasificar correctamente los datos recogidos para el tipo de polen Alnus» por lo que «será aplicado a los demás tipos de polen con las modificaciones necesarias para obtener una clasificación correcta para ellos». El modelo de inteligencia artificial desarrollado por el grupo SI4 será utilizado por el grupo BV1.

Fuente: Diario da Universidade de Vigo

Suscríbete a nuestro boletín semanal