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Google destaca iniciativas que apliquen tecnología en el área de salud

Los investigadores utilizan herramientas como machine learning, visión artificial, entre otros,

Casi la mitad de los proyectos premiados por Google aplica tecnología en salud (Foto: Google)

Casi la mitad de los proyectos premiados por Google aplica tecnología en salud (Foto: Google)

08:00 | Lima, nov. 20.

Por María Fernández Arribasplata

Casi la mitad de los 25 proyectos de investigación premiados por Google en la última edición del Latin American Research Awards (LARA 2019) estuvieron centrados en dar solución a los problemas que hay en el sector salud usando tecnología como visión artificial, aprendizaje automático (machine learning), redes neuronales multimodales, entre otras.

“El principal objetivo de Google es financiar a investigadores que estén involucrados en la aplicación de tecnología para la solución de problemas cotidianos de las personas. Este año en casi la mitad de los proyectos premiados se vio la aplicación de tecnología en el área de salud. Estamos muy contentos por la calidad de estas investigaciones, señaló a la Agencia Andina Berthier Ribeiro-Nieto, director de Ingeniería de Google Latinoamérica.

Asimismo, invitó a los investigadores de Perú y América Latina para que postulen al próximo LARA 2020.


Aliados de los médicos

El proyecto peruano ganador -liderado por Mirko Zimic y Macarena Vittet, investigadores de la Universidad Peruana Cayetano Heredia- fue reconocido porque crearon un programa basado en inteligencia artificial para detectar autismo a niños a temprana edad. 

El objetivo es desarrollar esta propuesta realizando todas las pruebas respectivas y, en próximamente, masificar esta investigación para compartirla con hospitales, centros de salud, y otras entidades.

En Brasil, el país con mayor cantidad de ganadores (15), destaca la iniciativa de los investigadores Renata Vieira y Henrique Santos que busca desarrollar tecnología basada en inteligencia artificial para apoyar a los médicos a identificar eventos adversos (EA) en los registros electrónicos de salud de los hospitales, en particular para los casos de caídas y errores de medicación. 

Los brasileños Sandra Avila y Alceu Bissoto planean mejorar la clasificación del cáncer de piel con la ayuda de un método basado en la Red Generativa Antagónica (GAN). 

Por su parte, Eduardo da Silva y Wesley Passos avanzan en el mejoramiento de un mecanismo de detección automática de áreas de reproducción del mosquito Aedes aegypti, transmisor de mortales enfermedades como el dengue, el chikunguña y el zika, mediante el uso de visión artificial y aprendizaje automático.

Lee también: Google premia investigación peruana sobre diagnóstico temprano del autismo

Experiencia colombiana

Los colombianos Fabio González y Santiago Toledo Cortés apuestan por la implementación de un sistema de adquisición y procesamiento de imágenes del fondo de ojo y la detección de patologías relacionadas con la diabetes. 

Por su parte, Pablo Arbelaez y Laura Daza usan redes neuronales multimodales para la detección de nodos en el pulmón y la estimación de malignidad. 


Finalmente, Winston Percybrooks y Pedro Narvaez trabajan en el desarrollo de un sistema automático basado en la nube de diagnóstico de auscultación cardiaca. Su software usa aprendizaje profundo y un estetoscopio digital desde un celular para clasificar los sonidos del corazón. 

Este equipo sería de gran utilidad en zonas rurales, donde hay conectividad a internet, pero acceso limitado a cardiólogos y a equipos costosos.  

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(FIN) MFA/SPV

Publicado: 20/11/2019
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