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Geoffrey Moraes, estudiante de la Maestría en Inteligencia Artificial, triunfa con su proyecto aplicado al ámbito sanitario

El sueño de muchos estudiantes de maestrías es hacer realidad su trabajo de fin de maestría. En la mente de Geoffrey Moraes Porto, estudiante de UNIR México, estuvo claro este objetivo desde el principio. Y lo ha logrado con éxito e inteligencia artificial.

Geoffrey Moraes, estudiante de UNIR México, triunfa con su proyecto de inteligencia artificial aplicado al ámbito sanitario

Llegó a México con 22 años para ampliar sus estudios en ingeniería industrial de sistemas, echó raíces en el país y de paso tendió un puente aéreo con su tierra natal, Belém, en Brasil, a la que viaja con frecuencia. Allí ha desarrollado un ambicioso proyecto sobre visión computacional para clasificación de imágenes de rayo-x para el autodiagnóstico de dolencias del sistema respiratorio, extraído del Trabajo de Fin de Maestría que presentó cuando realizó la Maestría en Inteligencia Artificial con UNIR México.

A propósito de crear un chatbot en 2016, Geoffrey Moraes Porto quiso profundizar en el ámbito de la IA. Con paciencia, empezó a buscar universidades en distintas partes del mundo, hasta encontrar hace año y medio el plan de estudios adecuado a sus objetivos. “De la mano de un profesorado de gran calidad, lo que me ofreció UNIR México resultó ser completo y especialmente práctico por su enfoque en el trabajo”, recuerda.

Tanto lo aprovechó que la materia prima de su TFM hoy día es un software basado en inteligencia artificial, desarrollado para ser ejecutado en un hospital de la ciudad que le vio nacer, a falta de convertirse -de camino va- en un producto comercial cuando lime algunos detalles legales. “Aunque lo más satisfactorio para mí es que la integración de nuestra tecnología en el ámbito médico permita una sociedad más justa”, manifiesta.

Un proyecto de Inteligencia Artificial aplicado a la gestión sanitaria

Acaso Geoffrey vio la necesidad de acelerar su proyecto cuando detectó deficiencias en el sistema sanitario. Al entrevistar a médicos, enfermeros y pacientes comprobó que existía retraso de más del 60% en la entrega de diagnósticos radiográficos del tórax a causa del colapso que provocaba la pandemia. “Pacientes sin seguro médico tenían que esperar su radiografía hasta tres días para conocer si tenían o no COVID-19, una fibrosis, una neumonía viral o bacteriana”, menciona con énfasis.

Era una situación grave que decidió resolver. “La investigación con mi equipo y el desarrollo de IA capaz de clasificar de forma muy rápida y eficiente las radiografías se basó en una arquitectura de redes neuronales residuales”. Este sistema consiste en imitar las redes neuronales de los organismos vivos, apoyado en la fórmula de combinar una serie de parámetros dados para predecir un cierto resultado.  Y el resultado fue un 96% de fiabilidad, “el cual permitió priorizar la detección casi inmediata de enfermedades en el área de radiología del hospital”, comenta con orgullo.

Un software de eficacia comprobada del que cabe ahora sea operativo en su día a día y se implemente en computadoras que procesen en la nube de forma segura toda la información confidencial de los pacientes, tratadas por sistemas en criptografía.  “En la Maestría en Inteligencia Artificial de UNIR México pude entender mejor todo el potencial de las tecnologías de almacenamiento seguro de información, gracias a profesores que me direccionaron de forma práctica a su comprensión. Eso me permitió modelar mi TFM y vincularlo al ámbito de la salud, que era lo que buscaba”.

De aquel concepto learning by doing surgió la pata del proyecto referida a mejorar los recursos, aplicando modelos de machine learning. “La ciencia de datos que aplicamos, identifica cómo tratar mejor a un paciente, reduce los tiempos de espera y repercute positivamente en el trabajo de los médicos. Al mismo tiempo, ayuda al área financiera a optimizar los gastos globales en insumos, jeringas, medicamentos… hasta en un 40%. En definitiva, a resolver situaciones reales de un centro sanitario basándonos en datos”.

La ciencia de datos que aplicamos, identifica cómo tratar mejor a un paciente, reduce los tiempos de espera y repercute positivamente en el trabajo de los médicos.

El efecto UNIR México

A Geoffrey le gusta transmitir la sensación colectiva de estar cambiando la dinámica de funcionamiento de un hospital. “No se puede hacer un trabajo innovador solo, debe ser de equipo. Al fin y al cabo, todos aprendemos de todos”, afirma. Es por eso, que agradece la metodología en línea de UNIR México de compartir con sus compañeros los conocimientos que se iban adquiriendo. “Fue gratificante el feedback con ellos y con mis profesores, especialmente en el momento de hacer un trabajo conjunto al finalizar la Maestría”.

Fue gratificante el feedback con los compañeros y con mis profesores, especialmente en el momento de hacer un trabajo conjunto al finalizar la Maestría.

También resalta la ayuda del tutor y la flexibilidad de poder compaginar estudios y trabajo. “Por aquel entonces, recién cambiaba de rumbo y me pasaba del sector financiero a laborar en el ecosistema de las starups”, recuerda.

La Maestría le ayudó a ampliar perspectivas profesionales y sumar aprendizaje a una ya larga trayectoria profesional. “Llevo desde los 14 años desarrollando software, y tengo 45”, señala. No obstante, vislumbra avances gigantescos para la inteligencia artificial. “Ahora resuelve problemas muy específicos, como clasificación de imágenes, identificación de contextos o de voz humana. El futuro es lograr modelos matemáticos de computación donde la inteligencia artificial sea general”.

Así, adelanta que las máquinas tendrán todavía mayor capacidad autónoma, con interfaces de programación que las doten de funciones cognitivas superiores. Aún más, empiezan a dominar facetas humanas hace unos años inimaginables, incluso sustentar una tesis. Al ingeniero no se le escapa que la etapa de los robots, de la IA, está aquí para quedarse y evolucionar.

El futuro es lograr modelos matemáticos de computación donde la inteligencia artificial sea general.

Expansión de la tecnología aplicada a la IA

Una vez más, arrima el ascua al ámbito sanitario, donde mejor se desenvuelve. Para un experto como él, “la robótica en cuidados médicos puntuales empieza a ser muy eficaz, por ejemplo, en la atención posoperatoria, como ayuda a una persona convaleciente a levantarse de la cama, y en operaciones quirúrgicas en remoto. En otras áreas pueden realizar funciones de alto riesgo para la vida humana. Y todo va a más en cuanto a capacidades y programación”.

Se refiere a una retroalimentación algorítmica que permita a un robot progresar por sí mismo de forma inteligente con la información que adquiere, bajo un modelo de seguridad blockchain. “Es lo que llamamosaprendizaje por refuerzo (reinforce learning), donde la tecnología de la computación y la IA se juntan, y permite a una máquina aprender en el entorno patrones de conducta del ser humano, incluso detectar olores en el ambiente a través de sensores”, subraya.

“Como esto conlleva a la toma de decisiones”, le hace reflexionar acerca de un ámbito complejo de límites en el comportamiento de las máquinas y valorar la inteligencia artificial desde un punto de vista ético. “Los robots nunca van a llegar a la inteligencia de quienes son sus creadores, pero pueden hacer acciones propias de los hombres, las cuales tienen consecuencias. “Por eso -hace hincapié- estas decisiones tienen que fundamentarse en valores, como el respeto a la vida y al diferente, que deben estar incrustadas en la IA y aceptados por consenso y normativas internacionales”.

Familiarizado con la tecnología, Geoffrey cuenta con cierta ventaja para ‘predecir’ el efecto de los próximos avances en la vida de la gente. Aprovecha para llevar a su zona de confort de las IA las últimas tendencias en innovación, igualmente extrae jugo a la simulación basada en modelos matemáticos para saber cómo actuar en casos de contingencia.

El tan de moda metaverso, nos ayuda a cómo comportarnos en eventos de caos.

“En este sentido, el tan de moda metaverso, nos ayuda a cómo comportarnos en eventos de caos. Con la simulación computacional podemos hacer experimentos y saber sus resultados finales, evitando riesgos innecesarios. También se nos ofrecen nuevas formas de aprendizaje, de comunicación y de relacionamiento de las personas”, remarca.

Geoffrey Moraes, estudiante de UNIR México, triunfa con su proyecto de inteligencia artificial aplicado al ámbito sanitario

IA en la educación

Precisamente el ámbito de la educación tampoco le es ajeno y aplica la tecnología en este terreno desde su empresa, a través de desarrollos de programas para colegios con el soporte de una plataforma digital orientada al público latinoamericano. “Con la IA podemos redefinir el rendimiento académico del alumno, asimismo la forma de enseñar del profesor. Vislumbro una máquina en el salón de clase, que interactúe con los alumnos, aprenda de ellos, entienda sus necesidades puntuales de contenido, de aprendizaje, y ayude al maestro, por ejemplo, dando un consejo académico de cómo mejorar el plan de estudios”.

Con la IA podemos redefinir el rendimiento académico del alumno, asimismo la forma de enseñar del profesor.

Sin duda, la educación es un área motivadora para Geoffrey y se anima a profundizar en ella. Máxime si el enfoque gira nuevamente alrededor del mundo médico y enlaza con sus proyectos más inmediatos, otra vez como un objetivo en plural. “Queremos fundar el primer laboratorio de la Región Norte del Brasil en el hospital de Belém, para aportar valor a los profesionales de la salud y aproximar el área académica al área hospitalaria”.

Será porque se ha pasado toda “la vida estudiando”, Geoffrey tiene siempre presente el agradecimiento “a los maestros, a mis mentores y a la Universidad que me permitió explorar campos extraordinarios, como los de la inteligencia artificial”, resalta.

Su sueño universitario de ofrecer mayor calidad médica se ha convertido en una realidad y continúa en su afán de seguir desarrollando programas relevantes para la sociedad en el ámbito sanitario. No en vano, “me apasiona la idea de estar haciendo algo importante para futuras generaciones”.

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