El pasado jueves 9 de mayo se llevó a cabo la final del IBM AI Challenge en la sede nacional de Uniandinos. El equipo ganador fue “Lynx AI” conformado por cuatro estudiantes del Departamento de Ingeniería Eléctrica y Electrónica de la Universidad de los Andes: Miguel Ángel Díaz, Sebastián Sierra Alarcón, Óscar Andrés Díaz y Nicolás Pereira.
El reto propuesto por el IBM AI Challenge estaba enfocado en construir una solución que permitiera compartir información médica (ej: historial médico, órdenes, prescripciones, resultados de exámenes, etc) entre las diferentes instituciones como hospitales y clínicas. Esto con el fin de mejorar el proceso y el tiempo que le suele tomar al doctor llegar a un análisis óptimo de la situación del paciente y ahorrarle tiempo a ellos también. Para construir esa solución era necesario utilizar APIs de inteligencia artificial de IBM Watson.
Para cumplir con el reto, el equipo “Lynx AI”desarrolló un aplicativo web que contaría con interfaces para cada tipo de usuario y le brindaría diferentes herramientas. La Interfaz del médico/doctor, por ejemplo, permitiría identificar los síntomas que presentara el paciente a partir del análisis que escribiera el especialista (no sería necesario llenar una tabla o hacer un documento específico ya que, con ayuda de Watson se extraerían esos datos en lenguaje natural). Así mismo, se podrían pedecir las enfermedades a las cuales estaría propenso el paciente, teniendo en cuenta los datos anteriores y, los síntomas adicionales de alerta para tener presentes.
Los objetivos de este desarrollo fueron, primero, compartir información médica de manera fácil entre pares médicos; segundo, crear un sistema capaz de ayudar a futuras generaciones a tener un historial familiar muy bien consolidado; y, tercero, tener una herramienta que contribuyera a analizar la información de manera anónima con fines investigativos y que fuera de acceso en tiempo real. Por otro lado, fue importante evaluar los diferentes puntos de quiebre y los problemas que pudieran surgir, tales como: los posibles ciber ataques al sistema y el riesgo con la información que se manejaba, la sensibilidad frente al uso de información médica (privacidad, legalidad, ética) y la infraestructura del sistema para garantizar la conectividad.
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