IBM realizó un conversatorio sobre ciencia y salud en español, donde se abordaron temas por demás interesantes e innovadores como: “Diagnóstico temprano de Alzheimer a través del estudio de marcadores del habla”, por el Dr. Guillermo Cecchi, Gerente del Laboratorio de Psiquiatría Computacional y Neuroimágenes de IBM Thomas J. Watson Research Center.
Cecchi, explicó que el Alzheimer es una enfermedad devastadora que comienza con signos vagos, a menudo mal interpretados, de pérdida leve de la memoria, seguidos de una disminución lenta y progresivamente grave de la capacidad cognitiva y la calidad de vida. Estimaciones afirman que en América(en concreto Latinoamérica) los casos de demencia -donde se incluye Alzheimer-aumentarán hasta más de 27 millones en 2050.
También se abordó el tema “Relación entre los cambios en el sentido del olfato y las enfermedad”, a cargo de Raquel Norel, investigadora de Digital Health y Pablo Meyer Rojas, Gerente de Análisis y Modelado Biomédicos de IBMThomas J. Watson Research Center.
Los investigadores refieren cómo el sentido del olfato es uno de los menos comprendidos y también el menos predecible. Parece un sentido sin importancia, hasta que lo perdemos. Un determinado tono o color se puede “adivinar” por la frecuencia del sonido o la longitud de onda de la luz, pero no podemos saber a priori cómo va a oler una molécula de acuerdo con las características de su estructura química.
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“Detección y representación automática de sesgos en datos utilizados para diagnóstico y tratamiento en dermatología”, fue presentado por Celia Cintas, investigadora de AI Science en IBM Research África, Laboratorio de Nairobi, Kenia, en el que describe como cada vez más la tecnología se pone a disposición de los profesionales de la salud para acceder a más conocimiento, analizar datos para mejorar la atención de los pacientes y ayudar a detectar, prevenir y tratar enfermedades, entre otros. El crecimiento exponencial de los datos de salud digitalizados permite, por ejemplo, entrenar modelos de IA que apoyen el trabajo de médicos e investigadores para acelerar los descubrimientos. Estos datos -altamente sensibles y confidenciales-deben ser administrados de manera responsable, utilizados de forma transparente y con el debido consentimiento del paciente. Al mismo tiempo, los sistemas de IA entrenados con ellos deben ser justos y explicables, es decir, que podamos comprender cómo se llegó a cada conclusión. Un sistema que no cumpla con estos requisito no debería estar en el mercado.
En su turno, María Rodríguez Martínez, Líder Técnica de Biología de Sistemas Computacionales, IBM Research Zurich, presentó “Modelos moleculares integrales en inmunología para apoyar a los médicos en tratamientos personalizados”.
Describe cómo la respuesta inmunitaria es un proceso adaptativo que implica complejas respuestas a diferentes escalas para impedir el crecimiento de los patógenos invasores. El objetivo es crear una respuesta eficaz en el menor tiempo posible. Investigadores de IBM Research están trabajando en la creación de modelos personalizados y multiescala del sistema inmunitario. Con ese fin, utilizan una combinación de métodos de modelaje determinísticos, estocásticos y de inteligencia artificial. Estos modelos híbridos permiten predecir como los receptores de las células del sistema inmunitario se acoplan a los antígenos, así como las interacciones celulares y sistémicas que se activan a raíz de la detección de un antígeno.
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El enfoque actual es que la medicina clínica y la salud pública sean más integrales