La píldora inteligente que se controla a través del móvil

Imagen: REUTERS/Kham

Mantener vigilado al paciente desde el interior de su cuerpo y administrar los medicamentos de acuerdo con los datos recopilados.

Algo que podría convertirse pronto en realidad a través de una píldora inteligente que permanece en el estómago durante mucho tiempo.

Una novedad en el campo de los sensores y la medicina digital. El primer dispositivo que se comunica a largo plazo con el exterior y, al mismo tiempo, no debe implantarse con procedimientos invasivos.

Alguien quizás recuerde la película de 1987 ‘El chip prodigioso’, protagonizada por Dennis Quaid, Martin Short y Meg Ryan.

Un teniente de la marina estadounidense es miniaturizado y, al mando de un submarino microscópico, es inyectado en el cuerpo de un empleado de un supermercado deprimido.

La película está inspirada en la novela de 1966 ‘Viaje alucinante’ de Isaac Asimov.

La píldora inteligente que se controla a través del móvil ha sido desarrollada por el Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT) y el Brigham and Women’s Hospital de Boston.

Los dos institutos ya han probado el dispositivo en animales y dentro de un par de años años planean extender el estudio a los humanos.

Los resultados del proyecto se publicaron en la revista ‘Advanced Materials Technologies’.

UNA PÍLDORA INTELIGENTE EN 3D

La píldora inteligente está impresa en 3D y podría favorecer la monitorización y el tratamiento de pacientes alérgicos, inmunodeprimidos o en quimioterapia.

Pero también con malaria o VIH.

Los investigadores decidieron imprimir esta cápsula en 3D para incorporar fácilmente todos los componentes.

El dispositivo consta de capas alternas de material rígido y polímeros flexibles y resistentes. De esta manera, todo permanece intacto a pesar de la acidez del ambiente gástrico.

Actualmente, la píldora inteligente es alimentada por una pequeña batería de óxido de plata.

Sin embargo, los investigadores están explorando fuentes de energía alternativas, incluido el mismo ácido del estómago.

Una vez ingerida, la cápsula externa se disuelve y permanece su contenido, un pequeño dispositivo en forma de Y. Este se ancla en el estómago, donde puede alojarse durante al menos un mes.

Uno de sus brazos está equipado con cuatro pequeños compartimentos que contienen un medicamento, que puede liberarse gradualmente incluso durante un período prolongado.

SE COMUNICA CON EL MÓVIL VÍA BLUETOOTH

La suministración del medicamento transportado por la píldora inteligente puede ser modulado vía bluetooth.

Además, el dispositivo controla el entorno gástrico y envía información directamente al móvil del paciente.

Según los investigadores, el sistema podría ofrecer un método de tratamiento y monitoreo a circuito cerrado, donde una señal biológica activa la liberación de un medicamento o el ajuste de la dosis.

El dispositivo también puede identificar los primeros signos de un problema de salud más complejo. En pacientes con alto riesgo de infección, como los inmunodeprimidos o sometidos a quimioterapia, el sistema detecta la presencia de la infección e inmediatamente suelta el antibiótico necesario.

Además, la píldora inteligente puede ser útil para la administración a largo plazo de medicamentos que generalmente deben ser inyectados.

Mientras que la píldora inteligente en 3D todavía está en fase de prueba, la Food and Drugs Administration de EE.UU. ya ha aprobado el primer medicamento ‘digital’.

Una pastilla de aripiprazol, llamada Abilify MyCite.

El dispositivo contiene un sensor que, tras entrar en contacto con los jugos gástricos, genera una señal eléctrica hacia un parche colocado en el abdomen del paciente.

El parche transmite la señal al móvil y registra la ingesta efectiva del medicamento.

La patente es de una compañía de Silicon Valley, Proteus.

El objetivo es avisar al personal médico de la efectiva asimilación del fármaco y garantizar un mejor seguimiento del paciente.

MEDICINA DIGITAL

Hoy en día se trabaja en el desarrollo en clave médica de sensores para el reconocimiento facial, o espejos-vídeo, que pueden analizar la ingesta del fármaco.

Ya existen dispositivos capaces de rastrear el aire respirado con inhaladores, para pacientes con asma y EPOC.

Se estudian herramientas de análisis vocal para diagnosticar la gravedad de una depresión mayor.

En el futuro, tendremos check upmédicos en remoto a través de los móviles.

Aplicaciones en lugar de medicamentos, análisis personalizados definidos a través del big data y verdaderas ‘terapias digitales’, desarrolladas gracias a la inteligencia artificial.

Posiblemente, las herramientas principales de la medicina digital sean los dispositivos wearable.

Con uno o más biosensores incrustados en la ropa.

Relojes, camisetas, zapatos, pantalones, cinturones, cintas, gafas que pueden detectar y medir diferentes parámetros biológicos.

Entre ellos, el ritmo cardíaco, la respiración, la saturación de oxígeno, la temperatura corporal, la presión arterial, la glucosa, el sudor, las ondas cerebrales. Y proporcionar información útil sobre el estilo de vida: ejercicio, sueño, dieta, calorías.

Estos dispositivos pueden enviar un primer feedback a la persona que los usa, generalmente a través de una aplicación.

A continuación, la información llega al servicio correspondiente en la nube.

Aquí se organiza utilizando algoritmos para que esté disponible e interpretable por el usuario u otras figuras, como el médico tratante o su equipo.

MUCHAS VENTAJAS Y MUCHOS PROBLEMAS

En unos 20 años, la relación tradicional entre médico y paciente podría cambiar definitivamente.

Los datos de salud, muchos de los cuales anteriormente no estaban disponibles, ahora pueden ser obtenidos directamente por los pacientes.

La transformación tecnológica y digital de la salud también tiene un valor estratégico y económico. Según las previsiones, en 2024 este mercado valdrá unos 400.000 millones de dólares.

Un informe de PWC encontró que el 54 por ciento de los consumidores encuestados (en los EE.UU.) estaría abierto a probar una aplicación digital o herramienta online aprobada por las autoridades para tratar su condición médica.

Sin embargo, este mar de datos sensibles, teóricamente propiedad de los usuarios de los dispositivos, es registrado y depositado por las industrias tecnológicas.

Y, por lo general, la seguridad de los datos y el anonimato no están garantizados.

Especialmente fuera de la Unión Europea.

Las huellas digitales de un sujeto, tales como comportamientos, parámetros biológicos y posición, detectadas por medio de algoritmos, pueden ser fácilmente interceptadas y manipuladas.

Especialmente cualquier información delicada, sujeta a estigma social, tales como los trastornos mentales.

Esto podría generar discriminación, influir en las elecciones de las personas o hacer solicitar primas de seguro más altas.

¿Qué significaría para un estado conocer los datos sobre la salud de toda la población de un país potencialmente enemigo?

Escrito por
Alberto Barbieri
En colaboración con nobbot.
Las opiniones expresadas en este artículo son las del autor y no del Foro Económico Mundial.

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¿El periodismo del futuro lo escribirán los robots? La incógnita en el horizonte que reabre OpenAI

Imagen: REUTERS/Yves Herman

Hace unos días OpenAI, empresa fundada por Elon Musk y Sam Altman dedicada al desarrollo de software de IAs para su libre uso por parte de cualquiera, decidía restringir el uso de uno de sus últimos desarrollos, el algoritmo GPT-2 cuyo principal interés era generar artículos y textos completos en base a una sola frase.

Qué conseguía el GPT-2: es mejor verlo en directo. Introduciendo frases como “El Brexit ya le ha costado a la economía británica 80 billones de libras desde el referéndum de la UE” es capaz de generar al menos tres párrafos extra de información perfectamente plausible.

Parece ser que detecta, al menos, el estilo de escritura periodístico y los literarios tanto de infantil como de adulto.

Por qué lo han retirado:

el argumento oficial por el que sólo difundirán una versión muy capada del GPT-2 es que es un arma tan potente en las manos inadecuadas que podría inundar la web de noticias falsas a partir de una frase original que nos colapsaría por desborde (imagina esto en una nueva campaña electoral estadounidense con bot rusos).

Hay quien ha levantado cejas y ha aprovechado para señalar que con esto OpenAI se granjea una sencilla campaña de publicidad vía medios y ayuda a hypear la industria de las AIs, a la que le interesa mucho la financiación.

Los robots que le van a quitar el trabajo a los periodistas:

es la discusión de fondo de esta noticia concreta.

Hay parte del sector que teme que esto pueda ocurrir, aunque también llevamos escuchando esto desde, al menos, más de una década, y aquí seguimos.

Las predicciones son ambiguas: puede que desaparezcan un 7% de los analistas políticos pero un 89% de los escritores técnicos.

Si tomamos las estimaciones de la Universidad de Oxford y de La Sociedad Americana de Editores de Noticias, sólo el 10% de los trabajadores del sector están en riesgo por culpa de la automatización.

Los robots periodistas que tenemos hoy:

es sabido que desde hace más de un lustro grandes medios (caso de Forbes, ProPublica, Los Angeles Times, Associated Press y Washington Post) tienen contratados departamentos de desarrolladores para hacer mejor el trabajo periodístico.

Esto va desde software capaz de llevar las redes sociales de los periódicos (parte del trabajo de los community managers) hasta redactar breves de 300 palabras que sean puramente informativos.

Medios como Buzzfeed contaban con herramientas inteligentes de criba, pero no exactamente generadores de textos.

Según Associated Press, el 20% de su plantilla ha dejado de elaborar artículos sencillos, que hacen las aplicaciones, para ponerse con proyectos de mayor calado.

Medios ricos, medios pobres:

así se está creando una brecha en el desarrollo de noticias, los medios que se pueden permitir estos desarrollos y los medios para los que es demasiado caro y siguen cargando con este trabajo a humanos.

Los experimentos del WaPo están ayudando a evaluar cómo de efectivo en relación al coste son estas AIs.

De momento no todos podrían permitírselo, pero en caso de que la tecnología y el desarrollo fuese a más sería un elemento evidentemente disruptivo.

Imagen: Reportaje de The New York Times que mostró cómo el machine learning del departamento de Google Brain ayudó en nueve meses a mejorar la efectividad de esta herramienta más de lo que se había logrado en sus 10 años anteriores de existencia.

Google translate:

es un caso interesante para analizar el fenómeno del desarrollo de software.

En un reportaje (escrito por humanos) de The New York Times mostraron cómo el machine learning del departamento de Google Brain ayudó en nueve meses a mejorar la efectividad de esta herramienta más de lo que se había logrado en sus 10 años anteriores de existencia.

A día de hoy una persona es incapaz de distinguir entre la traducción de Google de varios de los principales idiomas al inglés (ojo, todavía lo hace fatal entre el bosnio y el euskera) y la de un traductor humano profesional, cuando no hace tanto tiempo veíamos cómo Google translate sabía escribir peor inglés que un chico de secundaria.

Ahora mismo Google, Facebook, Apple, Amazon, Microsoft y la firma china Baidu se han implicado al 100% con el objetivo de desarrollar lo mejor posible esta área.

Es cuestión de tiempo que alguno de estos seis gigantes nos digan si nos interesa ir estudiando nuestras opciones como microbiólogos o curas.

Escrito por
Esther Miguel Trula
En colaboración con Xataka.
Las opiniones expresadas en este artículo son las del autor y no del Foro Económico Mundial.

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Por qué tu profesor del futuro no va a ser un robot (pero sí tendrá que utilizar uno)

La pregunta sobre cómo será la educación del futuro es, a su vez, una larga sucesión de incógnitas:

¿desaparecerán las aulas tal y como las conocemos, reconvertidas en espacios más flexibles?

¿Las pantallas desterrarán para siempre al papel?

Y los profesores… ¿acabarán sustituidos por robots?

La inteligencia artificial ha llegado ya a la educación, acompañada como es habitual de afirmaciones apocalípticas.

Hace poco más de un año, el experto británico Anthony Sheldon se aventuró a pronosticar que en 2027 las máquinas inteligentes ya habrían reemplazado a los docentes.

Pero los primeros ensayos apuntan a un escenario mucho menos radical, al menos de momento.

No, los robots no van a sustituir a los profesores.

Pero sí, las clases del futuro serán una especie de tándem entre humanos y máquinas en el que cada uno de ellos se especializará en aquello que mejor sepa hacer.

La predicción de Sheldon para 2027 dibujaba un panorama inquietante.

En su visión, la tarea de transmitir el conocimiento recaería por completo en los robots, mientras que los docentes quedarían relegados a un papel de asistente (para mantener la disciplina en el aula, ayudar a los alumnos, preparar el material necesario para las clases…).

No parece un escenario factible a tan corto plazo.

Para empezar, porque la propia inteligencia artificial está todavía lejos de ser una verdadera inteligencia.

Los expertos distinguen entre dos tipos, la débil y la general o fuerte.

La primera es la que ya convive con nosotros.

Se trata de programar a la máquina para que realice tareas concretas, en rangos limitados previamente definidos: recomendarte una canción según lo que escuchas en Spotify, tramitar tus reclamaciones en el banco… o, en el caso de la educación, resolver la duda de cuándo es la fecha de un examen.

La inteligencia artificial general, por su parte, lo que persigue es dotar a la máquina de una verdadera inteligencia que funcione como la humana, es decir, que sea capaz de resolver problemas por sí misma y no en marcos previamente definidos.

De tener incluso emociones, personalidad o, por ejemplo, de dominar el lenguaje humano para ser capaz de leer las respuestas de un examen y decidir si se merecen un 4 o un 10.

Es una posibilidad aún lejana.

“Es el escenario de ciencia ficción”, asegura Guillem García Brustenga, director de tendencias del eLearn Center de la Universitat Oberta de Catalunya (UOC).

“Hablamos de décadas… aunque también es cierto que llevamos 20 años diciendo que es una cuestión de 20 años.

Eso me hace pensar que, en realidad, nadie lo sabe”.

El futuro, por lo tanto, se perfila con la forma de un binomio entre humano y máquina, en el que el profesor seguirá asumiendo la tarea esencial de transmitir conocimiento pero podrá apoyarse en la máquina para descargarse de las tareas más repetitivas y anodinas.

Ya hay numerosos ejemplos de cómo la inteligencia artificial puede aplicarse en los centros educativos para desatascar, por ejemplo, la parte administrativa y de gestión.

En la Universidad CEU Cardenal Herrera, en Valencia, están a punto de estrenar un chatbot que se va a encargar de dar respuesta a las dudas más engorrosas de los alumnos: explicar trámites, indicar horarios de tutorías, aclarar qué papeleo hay que presentar…

“Son preguntas en las que la respuesta que puede dar la universidad o el profesor tiene un valor añadido escaso, pero que los alumnos necesitan resolver con inmediatez”, señala Iñaki Bilbao, vicerrector de Relaciones Internacionales.

Este asistente inteligente ha implicado más de un año y medio de desarrollo de la universidad junto con Microsoft y Encamina, una consultora tecnológica.

El proyecto es, sin embargo, un primer paso.

El centro quiere impulsar una combinación de inteligencia artificial y big data como receta para alcanzar ese ideal que persigue la educación del siglo XXI: el aprendizaje personalizado.

Así, buscan recoger todos los datos posibles sobre cómo aprenden sus alumnos para elaborar modelos predictivos de rendimiento académico, capaces de activar alertas tempranas (por ejemplo, si un estudiante falta a clase) que permitan al centro y a los profesores poner en marcha acciones personalizadas.

Inteligencia artificial para adaptar la educación a cada estudiante, pero también para involucrarles más. “La tecnología posibilita la participación activa del alumno en clase.

Y eso conlleva que la atención del profesor sea más exhaustiva”, apunta Lorenzo Moreno, profesor de la Universidad de La Laguna, que imparte clase en un máster especializado en acercar la tecnología a los docentes.

El ejemplo de la CEU Cardenal Herrera sirve para ilustrar cómo el próximo paso de la inteligencia artificial en la educación es traspasar el ámbito de la mera gestión para introducirse de lleno en el propio proceso de aprendizaje.

“En las cuestiones administrativas o incluso de productividad hay más experiencias por la analogía que se puede establecer con los servicios de atención al cliente de cualquier empresa.

Pero los usos con intencionalidad educativa son mucho más complicados”, explica García Brustenga.

Algoritmos para aprender más

Aquí, las posibilidades son enormes.

El eLearn Center de la UOC acaba de publicar la investigación Los chatbots en educación, en el que hace recuento de cómo los asistentes inteligentes —tan solo un ejemplo de herramientas basadas en inteligencia artificial— se pueden usar con fines educativos: para acompañar al estudiante, motivarle, ayudarle a practicar habilidades concretas (aprender un idioma), simular situaciones (una consulta a un paciente), evaluar…

La propia UOC ha creado a Botter, un prototipo de robot pensado para animar a sus alumnos con el estudio, capaz incluso de mostrar decepción si el estudiante no rinde adecuadamente. Es una idea del departamento de Psicología, que quiere así investigar si este tipo de estímulos sirven para mejorar la motivación de los alumnos.

El aprendizaje de idiomas es terreno abonado para este tipo de experiencias.

Y los sistemas de reconocimiento vocal, habituales ya por ejemplo en los smartphones, son su principal herramienta. Aunque también suponen un reto.

La plataforma Lingokids, pensada para que los niños puedan aprender inglés, recurre a algoritmos para ayudar a definir el contenido y las actividades que le ofrece a cada niño, en función de su nivel de inglés y de sus gustos.

Pero se enfrenta a la dificultad de que estos sistemas de reconocimiento de voz están pensados para adultos.

“En niños no funcionan todavía muy bien.

Con la complejidad añadida de que son niños pequeños hablando una lengua que no es la materna”, explica Carlos García Prim, su director de ingeniería móvil.

En ABA English, una academia virtual de idiomas, recurrieron al prestigioso Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) y a la popular Alexa —el asistente de Amazon— en un pequeño experimento: simular una conversación entre profesor y alumno para evaluar el nivel de inglés en apenas cinco minutos.

La empresa ya emplea inteligencia artificial, por ejemplo para asignar profesores reales a cada uno de sus estudiantes.

Su responsable de aprendizaje, María Perillo, asegura que lejos de sustituir a los docentes, esta tecnología les convierte en todavía más necesarios.

“El profesor tiene ahora un papel diferente del que solíamos pensar.

Muchas veces nos limitamos a recoger datos y damos por cierto el resultado de la máquina, pero es necesario tener a los expertos detrás para analizar e interpretar esos datos.

También para hacer aquello que la máquina no puede: motivar al estudiante, darle el feedback correcto...”, enumera.

“No se trata de utilizar la inteligencia artificial para todo, sino de usarla en todo”.

Esa división de tareas, junto con la imagen del docente como una suerte de entrenador de asistentes, algoritmos, sistemas de recogida de datos…, es una constante en los proyectos educativos de inteligencia artificial.

A veces incluso en terrenos insospechados.

De los más de 15.000 aspirantes que el pasado fin de semana se enfrentaron a la temida prueba del MIR para conseguir una plaza de médico residente, algunos se habían preparado para el examen con la ayuda de un algoritmo inteligente.

Tras cuatro años de desarrollo, la Editorial Médica Panamericana ha lanzado recientemente Promir, un curso online que se basa en inteligencia artificial para preparar la prueba.

Así, la herramienta es capaz de analizar en detalle a cada alumno para trazar un camino personalizado: le indica qué estudiar cada día, selecciona las preguntas y las tareas en función de aquello que más le cuesta y le ayuda a repasar lo que ya ha asimilado.

Esa es la parte en la que la máquina es imbatible.

Pero no es suficiente.

“Aplicamos la inteligencia artificial para lo que la tecnología hace bien: conocer al alumno, hacer un diagnóstico muy detallado de su perfil y guiarle en el proceso”, explica Ignacio Ferro, su director tecnológico.

“Pero hay otras tareas para las que es más eficaz que intervenga un profesional: desarrollar los contenidos, resolver las dudas, preparar al alumno psicológicamente.

Para eso hay tutores especializados”.

Pero como en todo escenario que se mueve entre un presente comprensible y un futuro casi de ciencia ficción, surgen los interrogantes éticos.

El informe de la UOC destaca una pregunta: ¿cuál es el objetivo final de la máquina?

Si se trata de que el alumno aprenda más, señalan los investigadores, el riesgo es que la inteligencia artificial plantee retos demasiado difíciles que conduzcan al suspenso.

Si la finalidad es que apruebe, puede fijar estándares demasiado fáciles de manera que el alumno finalmente no aprenda.

Y si el objetivo es aumentar las matriculaciones, ya entra el juego el debate sobre si la tecnología es un medio para mejorar el aprendizaje o un fin en sí mismo para, por ejemplo, utilizar como herramienta de marketing.

“Tendremos que llegar a un compromiso, incluso a nivel social, sobre qué es lo que queremos de todo esto”, resume Guillem García Brustenga.

Escrito por
Bárbara Sánchez
En colaboración con EL PAÍS.
Las opiniones expresadas en este artículo son las del autor y no del Foro Económico Mundial.

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