Pues efectivamente, y puntuales a su cita, tal y como les contábamos en nuestro anterior artículo, el pasado 28 de agosto, y ya con los mercados bursátiles europeos y americanos cerrados, Nvidia presentó los resultados correspondientes a su segundo trimestre fiscal de 2024.
Una vez más, sorprendieron positivamente, mejorando las previsiones, pero en esta ocasión la reacción inmediata del mercado ha sido responder con bajadas, llegándose a dejar su cotización en el mercado “after hour” un 8,5% respecto del precio de cierre de la sesión ordinaria, aunque la apertura del jueves en el mercado ordinario, supuso una caída mucho más moderada.
En muchos medios hemos leído que analistas e inversores no tienen claro que el desarrollo de la Inteligencia Artificial sea tan rápido ni tan rentable como hasta ahora se le ha supuesto y parece que esperaban más de unas guías de mayor crecimiento que el proyectado por la propia compañía y una vez más, surge la discusión de si no se está magnificando el desarrollo de la IA.
Como es un argumento recurrente, nos hemos puesto a dar un repaso a las notas que tomamos para realizar un artículo anterior en Valencia Plaza, “Más sobre la Inteligencia Artificial y sus aplicaciones reales”, y a algunas otras que vamos tomando, junto con referencias que archivamos y clasificamos, en las que intentamos ver “por dónde van los tiros” en este apasionante mundo.
La clave, (como hemos dicho en otras ocasiones), está en la capacidad que tengan desarrolladores de modelos de Inteligencia Artificial y empresas que los apliquen para monetizarlos y sacarles rendimiento económico.
Pues bien, una de las últimas referencias que tenía guardadas (y reconozco que pendiente de leer), se refería a un “modelo bioacústico” desarrollado por Google, denominado HeAR, Health Acoustic Representations, que utiliza Inteligencia Artificial para detectar enfermedades respiratorias a través de la tos. ¡Toma ya!, he pensado… y me he puesto inmediatamente a investigar sobre la “bioacústica” y sobre la herramienta de Google.
La bioacústica es una ciencia multidisciplinar que supone la combinación de biología y acústica que nos ayuda a obtener información a partir de los sonidos producidos por animales y humanos, un campo tan amplio como para que los desarrolladores de modelos de IA no sólo se centren en buscar y detectar enfermedades, sino también en comunicar con animales o en monitorear la biodiversidad.
Pero centrándonos en HeAR, vemos que el modelo creado por Google, utiliza señales de sonido para predecir los primeros signos de una enfermedad, lo que abre un mundo de posibilidades. Para empezar, la tecnología desarrollada puede instalarse en un teléfono inteligente y rastrear a poblaciones de alto riesgo en geografías difíciles, algo que puede ser tremendamente útil cuando en ciertos entornos y en determinados países no es fácil acceder a costosos equipos de diagnóstico, como máquinas de rayos X o conocimientos técnicos.
Según hemos podido leer, este sistema de IA ya está ayudando a combatir la principal causa de muerte infecciosa del mundo: la tuberculosis, de la que mueran al día unas 4.500 personas y 30.000 más la contraen, según datos de la Organización Mundial de la Salud. La tuberculosis es una enfermedad fácilmente tratable, pero millones de personas no reciben un diagnóstico a tiempo, muriendo en muchos casos sin saber que la han contraído. Países en vías de gran desarrollo, como es el caso del a India, la sufren especialmente, y es precisamente en la India dónde están desarrollándose más aplicaciones en este entorno.
Según se informa desde Alphabet, los desarrolladores de Google entrenan su modelo a partir de 300 millones de fragmentos de audio, obtenidos en todo el mundo, con sonidos de tos, estornudos y exhalaciones, recopilados a partir de contenido “sin derechos de autor” y fácilmente obtenibles a partir de videos de YouTube entre otras fuentes.
La herramienta de inteligencia artificial instalada en un teléfono inteligente se puede llevar fácilmente a las poblaciones más remotas de la Tierra para detectar procesos de tuberculosis a partir de patrones de tos, lo que ayuda a clasificar a los pacientes y a prepararlos para una mayor investigación y tratamiento.
El sonido de la tos es el equivalente a una muestra de sangre, solo que esta muestra sónica en particular se procesa en la nube en lugar de en un laboratorio, permitiendo realizar pruebas de detección de enfermedades con una precisión del 94%.
Pero las cosas no terminan aquí. Google está investigando y desarrollando un modelo basado en ultrasonidos para la detección temprana del cáncer de mama en conjunto con expertos del Hospital Chang Gung Memorial de Taiwán. La IA ayuda a detectar lesiones y Google propondrá implementar esta tecnología a nivel mundial, ofreciendo pruebas gratuitas de detección del cáncer de mama a las poblaciones que no pueden permitirse costosos estudios de mamografía.
Es obvio que ninguno de los citados modelos está cerca de comercializarse todavía, pero es obvio que se está en el camino correcto para que dichos sistemas se pongan en el mercado, permitiendo la detección temprana de enfermedades, haciendo que la detección sea accesible, asequible y escalable.
Buscando información al respecto nos hemos encontrado con que la empresa canadiense Ubenwa está trabajando con un modelo a partir del llanto básico de los bebés que interpreta sus necesidades y su estado de salud… Sólo una aplicación más de las muchas que vamos a conocer en los próximos años.