Datos, algoritmos y políticas: la redefinición del mundo digital

Capítulo VII
Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL)
1. Inteligencia a distancia
La inteligencia a distancia es la capacidad de las tecnologías de inteligencia artificial (IA), en combinación con las
telecomunicaciones, para remediar la carencia de recursos en campos que no cuentan con personal suficiente
o han sido poco investigados. Esto es especialmente importante si se considera que el aprendizaje multitarea
y de transferencia permite reutilizar la inteligencia generada u obtenida en otro lugar. Una de las aplicaciones
pioneras es el uso de la IA en los sectores de educación y salud, como en el caso de la educación a distancia
automatizada y los diagnósticos a distancia para tratar una serie de enfermedades (cataratas congénitas,
tuberculosis y cáncer de mama, entre otras).
En el ámbito de la educación, las soluciones de IA permiten automatizar los sistemas de educación y
tutoría, proceso que a su vez permite soluciones de bajo costo a gran escala. Se pueden automatizar actividades
especialmente estructuradas, como el aprendizaje de idiomas, la programación de software o las habilidades
analíticas cuantitativas. Los sistemas de IA de aprendizaje posibilitan la masificación de una experiencia de
educación individualizada para un curso estructurado.
La inteligencia a distancia puede revolucionar la industria de la salud al incrementar la eficiencia y la cobertura.
Por ejemplo, Enlitic es una empresa emergente que combina el aprendizaje profundo con datos médicos para
mejorar el diagnóstico y, por ende, los resultados de los pacientes. Sus redes de aprendizaje profundo examinan
millones de imágenes para aprender a identificar enfermedades en forma automática. Esto puede proporcionar
información importante sobre detección temprana, planificación del tratamiento y control de enfermedades. El
proyecto DeepMind Health de Google funciona en el mismo campo. Se puede usar para interpretar los resultados
de las pruebas y conocer los tipos de tratamiento más efectivos para diferentes pacientes. Si bien DeepMind
se fundó en Londres con el objetivo de aumentar la eficiencia del sistema nacional de salud del Reino Unido, la
tecnología que se está desarrollando puede beneficiar a las comunidades de todo el mundo, en la medida en
que busca apoyar a los sistemas de salud existentes y convertirlos en iniciativas autosostenibles.
Uno de los mayores beneficios potenciales de la inteligencia a distancia es la capacidad de ofrecer una
mayor igualdad de acceso a los diagnósticos. Esto se puede utilizar para proporcionar acceso a la inteligencia
médica en regiones remotas y desatendidas, ya sea a nivel nacional o internacional.
Zebra Medical Vision ha creado un servicio llamado Zebra AI1 que utiliza algoritmos para examinar escaneos
médicos por solo 1 dólar cada escaneo. El motor de aprendizaje profundo puede examinar imágenes de
resonancia magnética, tomografía computarizada y otros escaneos y detectar automáticamente enfermedades
de pulmón, hígado, corazón y huesos con el desarrollo de nuevas capacidades. Los resultados se transmiten a
los radiólogos, a los que les lleva menos tiempo hacer un diagnóstico o solicitar más exámenes. En la actualidad,
el sistema puede detectar casi 20 enfermedades. GE Healthcare ha presentado una tecnología similar junto
con NVIDIA Corporation e Intel Corporation. GE Healthcare actualizará 500.000 de sus dispositivos médicos
en todo el mundo con el escáner de tomografía computarizada Revolution Frontier de NVIDIA Corporation.
La tecnología se utilizará en los dispositivos avanzados de imágenes de ultrasonido de GE Healthcare para
proporcionar visualización y cuantificación de datos. GE Healthcare también se ha asociado con la plataforma
escalable Intel Xeon de Intel Corporation para enviar imágenes a los radiólogos lo más rápido posible. Junto
con las soluciones de imagenología de GE Healthcare, la plataforma escalable Intel Xeon tiene el objetivo de
mejorar la productividad de lectura de los radiólogos en comparación con la generación anterior, al aumentar
la velocidad y reducir el tiempo de visualización y carga de las imágenes.
El uso de la inteligencia artificial para diagnosticar y procesar imágenes médicas tiene como objetivo
complementar el trabajo realizado por los profesionales médicos y ayuda a ahorrar tiempo y eliminar costosos
diagnósticos erróneos.
La inteligencia a distancia también se utiliza en nuevas formas de diagnóstico de la malaria. De los 300 a
500 millones de casos que se registran anualmente, entre 1,1 y 2,7 millones son mortales y afectan en su
mayoría a niños. En los países en desarrollo, la falta de acceso a un diagnóstico preciso se debe en gran
medida a la escasez de profesionales y equipos. Los resultados de una encuesta reciente en Uganda indican
que solo la mitad de los centros de salud rurales tenían microscopios y, de esa proporción, solo el 17% tenía
personal con la capacitación necesaria para utilizarlos en el diagnóstico de la malaria. Incluso en los casos en
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