Una investigación llevado a cabo por científicos de Weill Cornell Medicine (N. York, USA) prueba que un algoritmo es capaz de saber qué embriones fertilizados in vitro van a tener más probabilidades de producir embarazos que concluyan satisfactoriamente. Los estudiosos, que han publicado su trabajo en el portal NPJ Digital Medicine, se fundamentaron en 12.000 fotografías, a las que, una a una, concedieron una calificación conforme su apariencia.
Un análisis estadístico siguiente estableció una relación entre estos factores y el éxito en la fertilización. El algoritmo que han desarrollado, llamado Stork, logró una precisión del 97%. Para uno de los autores, el doctor Olivier Elemento, directivo del Caryl and Israel Englander Institute for Precision Medicine de Weill Cornell Medicine, esta innovación “maximiza las posibilidades de que las pacientes tengan un embarazo saludable”.

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Los pequeños, maestros del ‘machine learning’

Un conjunto de colegas europeas, específicamente, provenientes de universidades y centros de salud italianos y fineses, han acabado otro experimento que, merced a la tecnología, deja detectar inconvenientes de desarrollo en los recién nacidos. Su técnica consiste en descubrir patrones de movimiento que podrían vincularse a graves enfermedades, como la parálisis cerebral. En sus conclusiones, difundidas por medio de la gaceta Acta paediatrica, resalta el papel de otro algoritmo.

Desde grabaciones de vídeo en 3 dimensiones y de cálculos matemáticos, puede averiguarse si la madurez motora de un bebé se corresponde con su edad real. El margen para proseguir avanzando es tan extenso como la polémica que provocan ciertas de estas soluciones. Por servirnos de un ejemplo, en una cooperación entre especialistas chinos y norteamericanos, recogida por la reputada Nature Medicine, se discute el potencial de la inteligencia artificial para los diagnósticos infantiles.

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Preocupaciones como esta han llevado a Stefania Druga, del Massachusetts Institute of Technology (MIT, USA), a profundizar en las interactúes entre los menores y los dispositivos automáticos. Con este propósito ha creado la plataforma Cognimates, a fin de que los chavales programen y personalicen sus herramientas digitales e inclusive sus robots. Y de esta manera, prácticamente sin percatarse, terminan transformándose en maestros del machine learning. Druga mantiene que, de esta manera, los muchachos pueden hacer “un empleo más informado y crítico de la tecnología”.
Como muchos de sus compañeros, cree que la inteligencia artificial tiene bastante que aprender de los niños. Sin ir más allá, la sicóloga Alison Gopnik recuerda que las psiques de los más pequeños pueden darles pistas a los científicos y también informáticos sobre de qué forma prosperar las técnicas del machine learning. “Hasta las personas de un año pueden ser flexibles y hacer generalizaciones, mas a las máquinas eso les resultan muy difícil”, concluye.

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