Por Andrés Víquez Chavarría - Estudiante de la carrera de Informática

¿Por qué la tecnología machine learning va a cambiar el mundo? Esta pregunta suena un poco agresiva, y ciertamente lo es; esta tecnología o, mejor dicho, esta rama de la inteligencia artificial es sumamente potente, rápida, cambiante y revolucionaria. Se encuentra localizada en miles de aplicaciones y servicios online, los cuales son usados por miles y miles de personas diariamente, desde servicios de streaming o de correo electrónico, hasta su implementación en la conducción autónoma de coches en vías públicas. Como se mencionó anteriormente, esta tecnología es sumamente revolucionaria, pues el solo pensar en la cantidad de vidas que se verían afectadas por su explotación masiva deja mucho que pensar, o el desempleo que causaría, por su implementación para sustituir la mano de obra biológica y hasta las mejoras en la salud humana. Sin duda el mundo es fascinante, pero los cambios que se aproximan lo son aún más (IBM Cloud Education, 2020).

Antes de comenzar a explicar qué relación tiene el machine learning (ML) con la salud, se debe explicar qué es o en qué consiste. La tecnología ML es un método para crear aplicaciones que puedan aprender y mejorar con el uso de datos; dichas aplicaciones van a poder mejorar conforme transcurre el tiempo de uso, esto quiere decir que entre más procesen datos y se analicen, mayor aprendizaje tendrá y mejor será su respuesta ante una tarea. Cuando se habla de la salud, se debe tener claro que esta área es sumamente extensa y compleja, abarca temas que van desde la detección de cáncer hasta el monitoreo de las emociones y sentimientos. La tecnología ML ayuda a desarrollar programas para detectar enfermedades y formular diagnósticos médicos. En el año 2012, se realizó un estudio en el cual se presentaba un programa utilizando ML, el cual podía clasificar los niveles de atención de los pacientes, con una eficacia del 87 %. Ya para el año 2017, otro estudio presentó otro programa que detectaba enfermedades crónicas en las personas con un porcentaje de éxito del 94.8 %; cabe mencionar que este programa conforme consume, gestiona y analiza datos, va aprendiendo. Un último ejemplo de lo potente que es esta tecnología es el estudio formulado por JAMA Network, donde se presentan modelos de machine learning capaces de identificar cáncer de mama mejor que oncólogos (Kerestély et al., 2018; Sendak et al., 2019; (IBM Cloud Education, 2020).

La tecnología ML va a traer grandes cambios para la sociedad, esto es evidente, pero como todo en la vida, siempre existe un lado oscuro, por llamarlo de alguna forma. A esto nos referimos con temas como el desempleo, por poner un ejemplo, pues a causa del desarrollo constante de las inteligencias artificiales, se podrán realizar tareas efectuadas hasta el momento por humanos, tales como la utilización en el futuro de coches autónomos, lo que traerá que muchos conductores de taxis, camiones de carga o autobuses pierdan sus trabajos. En el área de la salud, se podría argumentar que en un futuro, los consultorios médicos podrían estar siendo operados por modelos de machine learning, los cuales efectuarían las revisiones médicas, detectando si existe alguna inconsistencia y realizando las recetas médicas correspondientes a los pacientes. Problemas y dilemas como estos irán surgiendo en el futuro, conforme se implementen cada vez más dichas tecnologías en la sociedad (Haas et al., 2019).

El ML es una rama muy compleja; los cambios que se verán en el futuro mejorarán y fomentarán mucho el aprendizaje de nuevas tecnologías para poder subsistir en este mundo tan competitivo y desgastante. Si bien es cierto que esta rama de la inteligencia artificial está en desarrollo, se puede decir que llegó para quedarse. En referencia a las preocupaciones que se generan, se debe mencionar que siempre, a lo largo de la historia, se han dado, conforme las grandes revoluciones industriales se han ido abriendo paso, y la humanidad siempre ha logrado salir adelante.

MOXIE es el Canal de ULACIT (www.ulacit.ac.cr), producido por y para los estudiantes universitarios, en alianza con el medio periodístico independiente Delfino.cr, con el propósito de brindarles un espacio para generar y difundir sus ideas.  Se llama Moxie - que en inglés urbano significa tener la capacidad de enfrentar las dificultades con inteligencia, audacia y valentía - en honor a nuestros alumnos, cuyo “moxie” los caracteriza.

Referencias bibliográficas:
  • Haas, D. A., Makhni, E. C., Schwab, J. H., & Halamka, J. D. (2019). 3 Myths About Machine Learning in Health Care. Harvard Business Review Digital Articles, 2–5.
  • IBM Cloud Education. (15/07/2020). Machine Learning. Fecha de consulta: (11/10/2020). Obtenido de: https://www.ibm.com/cloud/learn/machine-learning
  • Kerestély, Á., Sasu, L. M., & Tăbîrcă, M. S. (2018). Machine Learning in Healthcare: An Overview. Bulletin of the Transilvania University of Brasov, Series III: Mathematics, Informatics, Physics, 11(2), 273–277.
  • Sendak, M., Gao, M., Nichols, M., Lin, A., & Balu, S. (2019). Machine Learning in Health Care: A Critical Appraisal of Challenges and Opportunities. EGEMS (Generating Evidence & Methods to Improve Patient Outcomes), 7(1), 1–4. https://doi.org/10.5334/egems.287