Cuatro ejemplos gallegos sobre las múltiples aplicaciones de la inteligencia artificial
La inteligencia artificial abarca todos los ámbitos y en los próximos años será necesario incorporar esta tecnología a todos los procesos productivos, y formar especialistas en estas capacidades. En Galicia se utiliza ya en varios campos.
Sanidad. Un sistema de soporte a las decisiones profesionales
Carlos Peña es cardiólogo clínico en el CHUS y uno de los promotores y cofundadores de Dilema Solution, «una solución informática que ayuda a los profesionales sanitarios a desarrollar su trabajo con más calidad y seguridad. Mientras el profesional sanitario realiza su interrogatorio clínico o elabora sus informes de atención, el sistema, realiza sugerencias diagnósticas y terapéuticas en base a la evidencia científica actualizada. Se trata de un sistema de soporte a las decisiones de los profesionales sanitarios. Por ello nos gusta mas hablar de inteligencia aumentada que de inteligencia artificial».
- ¿Puede dar la impresión de que las decisiones clínicas las toma una máquina, no una persona?
Cuando cualquiera de nosotros tenemos un problema de salud buscamos un profesional sanitario. Y lo que buscamos en él es que nos escuche, nos entienda y se preocupe por nuestro problema, también esperamos que nos explique e informe, proponiéndonos las decisiones que considere más apropiadas en base al conocimiento científico y a su experiencia. Le suponemos conocimiento y que infalible. A todas estas necesidades no hay ninguna máquina que dé respuesta. Pero si es cierto que las máquinas pueden aumentar las capacidades de los profesionales sanitarios, analizando en paralelo la información del paciente, detectando interacciones, situaciones de riesgo y cotejando los datos de salud de un paciente con el conocimiento médico establecido, y esto lo pueden hacer mejor y más rápido que la mente humana. Sistemas como Dilema, vienen a ayudar, no a reemplazar, harán que el profesional no esté sólo delante del paciente.
- ¿De dónde aprende el Dilema?
Dilema aplica recomendaciones y sugerencias en base al conocimiento que especialistas sanitarios, con un cuidadoso proceso editorial, han introducido de forma estructurada. El sistema no aprende sólo y por eso es capaz de justificar cada una de las recomendaciones que realiza. Los algoritmos que aprenden solos de las decisiones humanas también aprenden de sus errores, y pueden generalizar estos comportamientos, por eso tenemos que controlar este proceso de aprendizaje, es clave. El problema que tiene la medicina actual no es la necesidad de generar nuevo conocimiento, a lo que siempre aspiramos, sino que todo el conocimiento que hemos generando beneficie a todos los pacientes, sin variabilidad, y eso es la verdadera medicina de precisión. La complejidad de la medicina hoy excede la capacidad de la mente humana, pero disponemos de buenos especialistas, grandes ingenieros informáticos y fuentes de conocimiento con los que podemos en enseñar a las máquinas.
¿Elaborar los informes para que sean interpretados por la Inteligencia Artificial (IA) supone una carga de trabajo extra para los médicos?
El reto es que no lo sea, es más, que sea todo lo contrario, que el sistema facilite la elaboración de informes de calidad. Toda la información de salud de un paciente ha de ser estructurada, fiable y estará integrada, los sistemas nos ayudarán en esto y también a representarla. Actualmente parte significativa de la labor del profesional sanitario es indagar, investigar en la historia electrónica parar obtener datos, es una labor en ocasiones de detectives. Este tiempo empleado es desperdicio, también lo es la elaboración repetitiva de informes, las máquinas nos tienen que ayudar para que podamos pasar más tiempo mirando a nuestros pacientes y cuidadores y hablando, obteniendo datos de ellos pero también conociendo sus opiniones, motivaciones y expectativas .
¿Esta tecnología permite conectarse con las bases de datos de otros hospitales, incluso de otros países, para conseguir diagnósticos y tratamientos más certeros?
No. Nuestra propuesta parte de la necesidad que tenemos los profesionales sanitarios de mejorar y asegurar la calidad de nuestras decisiones, es siempre nuestra preocupación. Cada vez trabajamos en entornos de mas presión asistencial con menos tiempo para dedicarle a cada paciente, cada vez también los pacientes son más complejos, presentan varias patologías y reciben múltiples medicamentos, requieren más tiempo para analizar los datos de su historial. Nuestros maestros nos enseñaron que cuantos más y mejores datos manejemos, mejor van a ser nuestros diagnósticos y tratamientos. Por otra parte también nos enseñaron que no hay que dejar d estudiar, conocimiento científico crece de forma exponencial y sabemos por múltiples registros publicados que muchos de nuestros pacientes no se benefician de las últimas recomendaciones de la medicina científica. También sabemos que algunas de nuestras decisiones, tanto a la hora de prescribir pruebas complementarias como tratamientos o intervenciones son inapropiados. El error médico es un riesgo para la seguridad de nuestros pacientes y un coste para el sistema.
Automoción. Algoritmos para el coche autónomo
En el sector del automóvil «la inteligencia artificial emerge como una tecnología clave y fundamental en la nueva era digital, ofreciendo múltiples soluciones, tanto a nivel de producto como a nivel de proceso». Así lo explica Francisco Sánchez, director de Electronics & ITS del Centro Tecnológico de la Automoción del Galicia (CTAG).
- ¿Qué proyectos se están impulsando desde el CTAG relacionados con la Inteligencia Artificial?
Una de los principales ámbitos de trabajo de CTAG está en el campo de los vehículos autónomos y conectados, en el que desarrolla diferentes proyectos de I+D+i. En este sentido, la aplicación de la inteligencia artificial es muy relevante en múltiples temáticas. A continuación se citan algunos ejemplos de líneas de aplicación en las que se trabaja desde CTAG: algoritmos de percepción del entorno y de autoaprendizaje de nuevas situaciones y escenarios de conducción autónoma no contemplados anteriormente; mejora de las capacidades y los límites de percepción de sensores en situaciones climáticas adversas; predicción de los movimiento, durante los próximos milisegundos, de los objetos dinámicos que intervienen en la escena en la que está operando el vehículo autónomo; algoritmos de adaptación del comportamiento del vehículo (al estilo de conducción del usuario, a las condiciones de la vía, a la climatología, etc.); algoritmos de etiquetado automático de escenarios grabados para validación y entrenamiento de sistemas de conducción autónoma y conectada; algoritmos para predecir y conocer los gustos y preferencias del usuario para poder ofrecerle nuevos servicios conectados y nuevas experiencias de usuario a bordo y fuera del vehículo.
Por otra parte, nos enfrentamos a retos importantes asociados al elevado volumen de datos que hay que registrar para sacar todo el potencial de los algoritmos basados en técnicas como, por ejemplo, el machine learning.
También se presentan nuevos retos muy importantes relativos a cómo llevar a cabo la validación de soluciones basadas en algoritmos de inteligencia artificial, lo que suponen una nueva disciplina y un nuevo paradigma.
- ¿Cómo va a impactar esta rama de la tecnología en la fabricación/conducción de vehículos?
Sin duda la tecnología de inteligencia artificial es clave para poder manejar de forma eficiente el elevadísimo volumen de datos necesarios para conseguir una fabricación eficiente y optimizada, que sea predictiva y evolutiva en busca de la producción con cero defectos. Todo ello en un ambiente basado en soluciones IoT.
Por otra parte, de cara a poder implementar la conducción automatizada o autónoma en escenarios complejos, como son los escenarios urbanos o rurales, y en niveles altos de automatización, la inteligencia artificial aparece como una disciplina imprescindible.
Por tanto, en los próximos años se hace completamente necesario abordar los nuevos desarrollos de producto y los nuevos procesos productivos incorporando la tecnología de inteligencia artificial como uno de los elementos de base.
- ¿Hay buena formación en Galicia en este ámbito? ¿Qué puestos especializados se precisan?
Sin ninguna duda Galicia posee un ecosistema de universidades, centros tecnológicos y empresas con un gran potencial para desarrollar competencias elevadas en el campo de la inteligencia artificial. Así, existen ya algunos programas que comienzan a incidir en las tecnologías en el entorno de la inteligencia artificial.
No obstante, es importante hacer una apuesta muy fuerte por una tecnología que va a ser clave, no solamente en el sector de automoción que es el primer sector industrial de Galicia, sino en cualquier otro sector industrial o tecnológico. En este sentido es probablemente una buena estrategia crear en Galicia nuevas carreras, masters de postgrado y programas de formación que permitan desarrollar una nueva generación de tecnólogos especializados y que permitan ampliar las capacidades de los profesionales actuales.
El campo de la inteligencia artificial requiere de todo tipo de profesionales provenientes de distintas disciplinas, como ingenieros de software, de telecomunicaciones, de electrónica, de mecánica, de tecnologías aeroespaciales, físicos, matemáticos, economistas o sociólogos, por citar algunas ejemplos. Y probablemente también va a requerir la preparación y puesta en funcionamiento de nuevos estudios y nuevas carreras completamente orientadas a estas nuevas tecnologías que van a revolucionar la manera en que se desarrollan los productos y sistemas de próxima generación.
- ¿Cuándo se dará el siguiente paso hacia el coche autónomo (nivel 3/4)?
Tecnológicamente el nivel 3 de automatización ya es factible, al menos para ciertos escenarios no excesivamente complejos, como es el caso de escenarios de autopista o autovía. De hecho ya existen vehículos equipados con el nivel de sensórica y computación adecuados para poder ofrecer funcionalidades de asistente en atascos de nivel 3 en escenarios de autopista. En la actualidad se está trabajando en el marco legislativo para poder autorizar la comercialización de este tipo de vehículos de nivel 3. Probablemente a comienzos de la próxima década podremos ver este tipo de soluciones en el mercado.
El nivel 4 podría llegar al mercado a partir del año 2025, aunque en escenarios de aparcamiento, la función conocida como “valet parking autónomo” seguramente llegara antes.
Turismo. Proyecto Edit junto con Portugal
José Luis Maestro, director de Competitividad de la Agencia de Turismo de Galicia, explica la importancia del proyecto Edit, que desarrollan junto con la región norte de Portugal y la Amtega. «En la región norte de Portugal están Turismo Porto Norte, nuestro homólogo, que recoge toda la región desde el Duero a la frontera con Galicia, la Universidade do Minho, el Centro de Computación de Braga y el Instituto Politécnico de Viana do Castelo. Hay tres grandes actividades, la primera de ellas relacionada con el big data. Queremos ver las fuentes de información de que disponemos en Galicia, desde las más tradicionales como las que nos ofrece el INE con los datos de alojamiento turístico o fronteras, y otras habituales como las de Aena, puertos, encuestas propias que tenemos nosotros (de destino). Portugal tiene algo similar. Por otro lado hay fuentes algo más novedosas: sobre el transporte en carretera y ferrocarril; o datos de clima, hablando con Meteogalicia sobre el comportamiento turístico dependiendo de las condiciones meteorológicas. Y finalmente queremos recoger datos de determinadas páginas sobre precios, reservas, etcétera, con las grandes centrales comercializadoras; y la fuente más nueva e importante de todas, que es la compra de datos a través de telefonía, anónimos por supuesto, pero que nos permita conocer los movimientos y los turistas foráneos que nos visitan».
«Todas estas fuentes alimentan un sistema de big data y luego hay que saber estructurar esos datos, y luego saber qué indicadores queremos que nos den -indica-. Queremos predecir, a partir de esos datos de clima, reservas por anticipado, eventos que se van a celebrar… También quermos monitorizar otros destinos que serían competidores: la España verde, Castilla y León, otros destinos de Portugal… Así podemos analizar qué esta ocurriendo en esas otras regiones y reaccionar; si está habiendo un aumento de reservas hacia el norte de España y con una subida de precio, nosotros podemos posicionarnos con precio, ofertas o de otras maneras. Otra actividad sería monitorizar los flujos turísticos en determinados lugares y ofrecer una información para aquellos lugares donde hay una afluencia muy grande de visitantes ofrecerles alternativas con perfiles que les puedan interesar a esas personas y se puedan distribuir de una manera más homogenea. Google ya lo está haciendo, te dice si un centro comercial está a tope de gente y decides si va allí o no».
Una última parte es «la actividad más centrada en la comercialización, facilitar a las empresas privadas en Galicia (alojamiento, restauración, agencias de viajes...) que oferten junto con otras empresas productos de una manera más sencilla a través de plataformas de comercialización y se coloquen en aquellos mercados que pueden ser más favorables y donde pueden alcanzar un mayor rendimiento».
El proyecto Edit ha empezado este año «y tenemos tres años para desarrollarlo. Paralelamente hay otros proyectos en marcha, como la compra de datos a la operadoras o la predicción (junto a la Facultad de Matemáticas de la USC) sobre cómo se van a comportar los turistas y actuar con antelación», concluye Maestro.
E-Administración. Chatbots para responder a las consultas más frecuentes
María José García Sexto, directora del área de Modernización de las Administraciones Públicas de la Amtega, explica las implicaciones de la inteligencia artificial en el sector:
- ¿Qué aplicaciones tienen los chatbots en el ámbito de la administración?
La utilización de la tecnología chatbot, como asistente conversacional, tiene una clara aplicación en la prestación de servicios de información, asesoramiento y atención a las personas usuarias de los servicios digitales que las administraciones públicas ponen al servicio de la ciudadana o en la tramitación electrónica de los procedimientos administrativos, guiándolos en los casos de uso más habituales, por ejemplo en la interacción con las sedes electrónicas.
Pueden ser un primer nivel de atención al ciudadano en aquellos casos en los que se puedan manejar consultas frecuentes o procesos repetitivos. Esto permite, desde el punto de vista del ciudadano, además, dar respuesta inmediata a las consultas habituales, prestar el servicio sin restricción de horario, y evitar los tiempos de espera que se pueden producir por saturación de los canales habituales. Igualmente, permite liberar los canales o agentes habituales de atención para las situación más complejas.
Además, y ya desde la perspectiva de la administración, la interacción de las personas con estos asistentes conversacionales es una fuente de información para poder identificar mejoras en los procesos de la propia administración.
- ¿Son los ciudadanos favorables a interactuar con estos sistemas?
Los chatbot, asistentes conversacionales o asistentes virtuales van apareciendo cada vez más en la empresa y en la administración. Y por lo tanto nos resultan cada vez menos extraños.
Creo que los ciudadanos somos favorables a los mecanismos que nos permiten agilizar la resolución de problemas o la comunicación, pero que lo hacen de forma clara, práctica y sencilla.
En cualquier caso, la puesta en marcha de un asistente virtual debe ir acompañado de un proceso de evaluación de su uso y adecuación continuada al mejor acompañamiento al ciudadano, teniendo en cuenta su opinión.
Y en general debe preverse el canal tradicional conversacional, para los casos en los que el asistente no resuelve, evitando así la sensación bloqueo, cuando nuestra consulta o problema no se resuelve mediante estas herramientas.
- ¿En qué otras áreas de e-Administración podría utilizarse la inteligencia artificial?
La evolución de la IA ha ido centrando, cada vez más, campos de aplicación más concretos y tareas más específicas. Si bien es necesario ir evaluando su aplicabilidad, los beneficios que puede aportar así como tener presente el marco normativo en el que deben producirse.
Las tecnologías basadas en IA y por extensión las que ahora llamadas tecnologías disruptivas, tienen aplicación en diversos ámbitos. A modo de ejemplo, y sin pretender ser exhaustivo:
El aumento de la digitalización de las administraciones hace que cada vez estén disponibles más datos de las personas. La aplicación de estas tecnologías, garantizando el adecuado cumplimiento del marco normativo en materia de protección de datos de carácter personal, permitirá: la personalización del servicio a cada ciudadano; la gestión del conjunto de procedimientos que son necesarios para atender a una necesidad ciudadana, incluso en el que participen varias administraciones; o la simplificación de los mismos con la detección y aprendizaje automatizado de procesos repetitivos o ineficientes en diferentes procedimientos.
Igualmente la aplicación de IA, o la aplicación de análisis inteligente de datos se configura como herramienta para la toma de decisiones mediante identificación de patrones para la prevención de situaciones de riesgo o planificación de políticas púbicas mediante la identificación de necesidades de la ciudadanía.
También en ámbitos ya más especializados, como puede es el caso de la administración de justicia, la aplicación de herramientas de “textualización” de las grabaciones de vistas u otros actos procesales, permitiendo transcribir las conversiones a documentos precisos que se puedan integrar en sistemas de gestión de conocimiento y simplificando enormente la gestión de la información de los documentos que forman parte de un procedimiento. En el ámbito del turismo para la gestión de servicios de localización y personalización para atender a las necesidades específicas de cada visitante. En el ámbito de la difusión del patrimonio cultural y de la cultura y el aprendizaje en general, las tecnologías vinculadas a la gestión del conocimiento, web semántica o grafos de conocimiento permiten enlazar múltiples fuentes de datos, de ámbitos diferentes (museos, archivos, bibliotecas, centros de investigación, …), facilitando además la adopción y fomento del uso de las tecnologías para el aprendizaje cultural de la ciudadanía.
Fuente: La Voz de Galicia
