La Inteligencia Artificial y en concreto el Machine Learning están revolucionando nuestra sociedad a un ritmo sin precedentes. Desde sectores industriales hasta incluso el mundo de la ciberseguridad (no os perdáis esta charla de Chema Alonso donde habla del problema de las DeepFakes). Pero hay un campo donde la Inteligencia Artificial está cada vez dando resultados realmente positivos, pero además, esta vez estamos hablando de algo que realmente nos afecta personalmente, en concreto nos referimos al mundo de la salud.
El ecosistema de datos (datasets) generados dentro del mundo de la salud es muy variado y enorme, aunque todavía tenemos que luchar un poco más para intentar que los diferentes actores dentro del mundo de la salud a que publiquen más información (salvaguardando en todo momento la identidad y privacidad de los individuos). El diagnóstico de enfermedades ya sea a través del análisis de colecciones de datos hasta incluso imágenes (como contamos aquí en su día sobre cómo detectar posible Covid-19 en radiografías de pulmón) hasta otros procesos como por ejemplo crear bots para hablar con los pacientes por ejemplo.
Kagle, la comunidad más popular de Machine Learning y Data Science, tiene competiciones y datasets orientados a la salud. Pero también existen soluciones comerciales y empresas que han creado negocio dentro del mundo del “healthcare” y la Inteligencia Artificial. Estas empresas ofrecen soluciones profesionales respaldadas siempre por médicos y otros profesionales del sector. Y una de estas empresas, enfocadas en concreto al estado del corazón es Idoven.
Figura 3: Deep Learning para detectar COVID-19 en imágenes médicas
Idoven es una empresa privada que busca aportar un servicio de detección temprana de posibles problemas cardíacos y de esta forma prevenir infartos de miocardio entre otras enfermedades del corazón. El producto que ofrecen está basado en la Inteligencia Artificial por un lado y los sensores por otro, en concreto los denominados “wereables”, es decir, que podemos llevar como un complemento de ropa en nuestro cuerpo (dispositivos no invasivos).
El ecosistema de datos (datasets) generados dentro del mundo de la salud es muy variado y enorme, aunque todavía tenemos que luchar un poco más para intentar que los diferentes actores dentro del mundo de la salud a que publiquen más información (salvaguardando en todo momento la identidad y privacidad de los individuos). El diagnóstico de enfermedades ya sea a través del análisis de colecciones de datos hasta incluso imágenes (como contamos aquí en su día sobre cómo detectar posible Covid-19 en radiografías de pulmón) hasta otros procesos como por ejemplo crear bots para hablar con los pacientes por ejemplo.
Figura 3: Deep Learning para detectar COVID-19 en imágenes médicas
Idoven es una empresa privada que busca aportar un servicio de detección temprana de posibles problemas cardíacos y de esta forma prevenir infartos de miocardio entre otras enfermedades del corazón. El producto que ofrecen está basado en la Inteligencia Artificial por un lado y los sensores por otro, en concreto los denominados “wereables”, es decir, que podemos llevar como un complemento de ropa en nuestro cuerpo (dispositivos no invasivos).
Estos dispositivos registran toda la actividad la cual se refleja principalmente en los electrocardiogramas y estos de analizan a largo plazo (este es uno de los factores diferenciadores de Idoven respecto a otros) para detectar posibles actuales o futuras alteraciones de la actividad cardíaca y/o arritmias. Una de las personalidades que ha confiado en esta empresa es Iker Casillas (el cual sufrió recientemente un infarto) participando incluso como inversor y con la Fundación Iker Casillas (FIC). Ahora también Wayra ha entrado como inversor de esta compañía.
Figura 5: Así monitoriza Iker Casillas su corazón con IDOVEN
Una de las principales dificultades a la hora de presentar este tipo de servicios es que el usuario (o paciente) se sienta cómodo con el proceso y sobre todo, que no sea complejo de utilizar. En el caso de Idoven, cuando contratamos alguno de sus servicios (incluso ofrecen tarjetas regalo), envían un kit de monitorización a casa, el cual destacan que no tiene cables, se puede mojar y no es intrusivo. También es importante ofrecer diferentes modalidades de servicio.
Figura 5: Así monitoriza Iker Casillas su corazón con IDOVEN
Una de las principales dificultades a la hora de presentar este tipo de servicios es que el usuario (o paciente) se sienta cómodo con el proceso y sobre todo, que no sea complejo de utilizar. En el caso de Idoven, cuando contratamos alguno de sus servicios (incluso ofrecen tarjetas regalo), envían un kit de monitorización a casa, el cual destacan que no tiene cables, se puede mojar y no es intrusivo. También es importante ofrecer diferentes modalidades de servicio.
Por ejemplo, el servicio “Comprueba la salud de tu conrazón desde casa (24h)” (el cual cuesta 99€) registra durante ese tiempo (un día completo) todo tipo de actividad (desde física o incluso cuando dormimos), pasado el tiempo recogen de manera gratuita de nuevo el kit con los datos y el equipo de cardiólogos lo analizará utilizando Inteligencia Artificial. Finalmente recibiremos por e-mail los resultados en un completo informe indicando posibles anomalías (con instrucciones de pasos a realizar en caso de encontrarlas) y también recomendaciones de vida saludable personalizados al perfil del individuo.
Antes he comentado la importancia de publicar la información de los datos obtenidos en todos los procesos relacionados con la salud para poder ir mejorando la calidad y eficacia de los análisis realizados por la Inteligencia Artificial. Parece ser que Idoven tiene claro este objetivo y por eso trabaja en la campaña #DonaTusLatidos, para contribuir a la investigación y prevención de enfermedades cardíacas. Esto permite el intercambio responsable, seguro y privado de la información recogida de los clientes que así lo soliciten, aportando su granito de arena personal al mundo de la investigación de enfermedades del corazón.
Poco a poco iremos viendo como más empresas dedicadas al mundo de la salud como Idoven ofrecerán nuevos servicios relacionados con la salud con servicios personalizados y desde casa. Quiero insistir ante de terminar en la importancia de compartir nuestra información (insisto, siempre privada y segura) para ayudar al avance de la investigación médica.
Y aquí es donde está la verdadera revolución de nuestra generación. Esta es la primera vez en la historia de la humanidad donde cada uno de nosotros podemos participar de manera activa y colectiva en el avance de la medicina, simplemente compartiendo nuestros datos, que aunque nosotros apliquemos el Machine Learing principalmente a la Ciberseguridad, se va a meter en todas las facetas de nuestra vida de forma muy directa e importante.
Saludos,
Autor:
Fran Ramírez, (@cyberhadesblog) es investigador de seguridad y miembro del equipo de Ideas Locas en CDO en Telefónica, co-autor del libro "Microhistorias: Anécdotas y Curiosidades de la historia de la informática (y los hackers)", del libro "Docker: SecDevOps", también de "Machine Learning aplicado a la Ciberseguridad” además del blog CyberHades. Puedes contactar con Fran Ramirez en MyPublicInbox.
Antes he comentado la importancia de publicar la información de los datos obtenidos en todos los procesos relacionados con la salud para poder ir mejorando la calidad y eficacia de los análisis realizados por la Inteligencia Artificial. Parece ser que Idoven tiene claro este objetivo y por eso trabaja en la campaña #DonaTusLatidos, para contribuir a la investigación y prevención de enfermedades cardíacas. Esto permite el intercambio responsable, seguro y privado de la información recogida de los clientes que así lo soliciten, aportando su granito de arena personal al mundo de la investigación de enfermedades del corazón.
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| Figura 8: Libro de Machine Learning aplicado a Ciberseguridad de Carmen Torrano, Fran Ramírez, Paloma Recuero, José Torres y Santiago Hernández |
Saludos,
Autor:
Fran Ramírez, (@cyberhadesblog) es investigador de seguridad y miembro del equipo de Ideas Locas en CDO en Telefónica, co-autor del libro "Microhistorias: Anécdotas y Curiosidades de la historia de la informática (y los hackers)", del libro "Docker: SecDevOps", también de "Machine Learning aplicado a la Ciberseguridad” además del blog CyberHades. Puedes contactar con Fran Ramirez en MyPublicInbox.
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| Contactar con Fran Ramírez en MyPublicInbox |
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