{"id":7358,"date":"2018-06-17T15:02:15","date_gmt":"2018-06-17T15:02:15","guid":{"rendered":"https:\/\/byprox.com\/2018\/06\/17\/el-ultimo-algoritmo-de-google-no-predice-lo-que-buscas-sino-cuando-moriras\/"},"modified":"2018-06-17T15:02:15","modified_gmt":"2018-06-17T15:02:15","slug":"el-ultimo-algoritmo-de-google-no-predice-lo-que-buscas-sino-cuando-moriras","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/byprox.com\/2018\/06\/17\/el-ultimo-algoritmo-de-google-no-predice-lo-que-buscas-sino-cuando-moriras\/","title":{"rendered":"El \u00faltimo algoritmo de Google no predice lo que buscas sino cuando morir\u00e1s"},"content":{"rendered":"
<\/p>\n\n
Google ha creado una herramienta que podría predecir cuánto tiempo un paciente tendría que permanecer en un hospital, las posibilidades de que tenga que ser readmitido, e incluso la probabilidad de que puedan morir pronto<\/strong>. <\/p>\n\n Se trata de un algoritmo que explota el potencial de las redes neuronales en el ámbito del cuidado de la salud<\/strong>. Las redes neuronales<\/a> son modelos que básicamente buscan imitar el funcionamiento del cerebro humano, que un ordenador sea capaz de combinar parámetros para predecir resultados, y que además aprenda y mejore en el proceso. <\/p>\n\n\n\n Esta forma de inteligencia artificial que ya Google ha usado antes para derrotar a su propio reCAPTCHA<\/a>, mejorar el reconocimiento de voz en Android<\/a>, ahorrar electricidad en sus centros de datos<\/a>, o reconocer números de calles en Street View<\/a>, por primera vez le abre las puertas a un nuevo mercado, y además es un avance que podría ayudar a médicos y personal de la salud de una forma muy tangible<\/strong>.<\/p>\n\n Una mujer con cáncer de mama terminal fue admitida en un hospital, ya tenía fluido en sus pulmones cuando la vieron dos médicos y se le hizo un estudio radiológico. Los ordenadores del hospital leyeron sus signos vitales y estimaron que tenía un 9.3% de probabilidades de morir mientras estaba internada. <\/p>\n\n Después fue el turno del algoritmo de Google. Este pudo combinar más de 175.000 puntos de interés antes de entregar su evaluación y determinó el riesgo en un 19.9%. La mujer murió en pocos días. <\/p>\n\n Gracias a que el sistema predictivo de Google pudo analizar datos que antes estaban fuera de alcance<\/strong>, en PDFs o en notas de registros antiguos, combinó mucha más información que cualquier técnica existente y además de forma mucho más rápida y precisa. Hasta mostró exactamente que registros le llevaron a esa conclusión. <\/p>\n\n El sistema predictivo fue desarrollado por el equipo de Google Brain<\/a>, la parte que se especializa en salud y ciencias biológicas, junto a un profesor asociado a la Universidad de Stanford. \nEl estudio fue publicado en Nature<\/a> y explica el uso de modelos predictivos y deep learning<\/a> en registros médicos electrónicos, para identificar información relevante dentro de las historias médicas de los pacientes. <\/p>\n\n El próximo paso de Google es mover su sistema predictivo a las clínicas, y también trabajan en varias herramientas de inteligencia artificial que pueden predecir síntomas y enfermedad con un alto nivel de precisión<\/strong>.<\/p>\n\n Por supuesto, hay tanto optimismo como preocupación. Google lleva un buen tiempo haciendo tratos con varias universidades a cambio de información anónima sobre millones de pacientes, y están buscando más colaboradores, para algunos es simplemente demasiada información para una empresa que ya sabe bastante sobre nosotros<\/strong>, información que pueden usar para capitalizar. <\/p>\n\n Mientras Google y sus socios afirman que sus datos son anónimos, seguros y que se usan con el consentimiento de los pacientes, ya en otras ocasiones han sido encontrados analizando registros médicos públicos sin que los pacientes supiesen que se iban a usar<\/a>, y algunos creen que Google tendrá más dificultades a tratar los datos con rigor cuando se expanda a hospitales más pequeños. <\/p>\n\n Vía | Bloomberg<\/a> \n <\/p> \n \n Google hará que la inteligencia artificial que llama por teléfono como un humano se identifique como máquina\n <\/a>\n <\/p>\n \n \n Así es como Google piensa que podría controlar el comportamiento humano según un vídeo interno filtrado\n <\/a>\n <\/p>\n \n \n Bolsillo, la belleza y la simplicidad materializadas en bolsos hechos a mano\n <\/a>\n <\/p>\n\n \n – Google ha creado una herramienta que podría predecir cuánto tiempo un paciente tendría que permanecer en un hospital, las posibilidades de que tenga que ser readmitido, e incluso la probabilidad de que puedan morir pronto<\/strong>. <\/p>\n Se trata de un algoritmo que explota el potencial de las redes neuronales en el ámbito del cuidado de la salud<\/strong>. Las redes neuronales<\/a> son modelos que básicamente buscan imitar el funcionamiento del cerebro humano, que un ordenador sea capaz de combinar parámetros para predecir resultados, y que además aprenda y mejore en el proceso. <\/p>\n <\/p>\n Esta forma de inteligencia artificial que ya Google ha usado antes para derrotar a su propio reCAPTCHA<\/a>, mejorar el reconocimiento de voz en Android<\/a>, ahorrar electricidad en sus centros de datos<\/a>, o reconocer números de calles en Street View<\/a>, por primera vez le abre las puertas a un nuevo mercado, y además es un avance que podría ayudar a médicos y personal de la salud de una forma muy tangible<\/strong>.<\/p>\n Una mujer con cáncer de mama terminal fue admitida en un hospital, ya tenía fluido en sus pulmones cuando la vieron dos médicos y se le hizo un estudio radiológico. Los ordenadores del hospital leyeron sus signos vitales y estimaron que tenía un 9.3% de probabilidades de morir mientras estaba internada. <\/p>\n Después fue el turno del algoritmo de Google. Este pudo combinar más de 175.000 puntos de interés antes de entregar su evaluación y determinó el riesgo en un 19.9%. La mujer murió en pocos días. <\/p>\n Gracias a que el sistema predictivo de Google pudo analizar datos que antes estaban fuera de alcance<\/strong>, en PDFs o en notas de registros antiguos, combinó mucha más información que cualquier técnica existente y además de forma mucho más rápida y precisa. Hasta mostró exactamente que registros le llevaron a esa conclusión. <\/p>\n El sistema predictivo fue desarrollado por el equipo de Google Brain<\/a>, la parte que se especializa en salud y ciencias biológicas, junto a un profesor asociado a la Universidad de Stanford. El próximo paso de Google es mover su sistema predictivo a las clínicas, y también trabajan en varias herramientas de inteligencia artificial que pueden predecir síntomas y enfermedad con un alto nivel de precisión<\/strong>.<\/p>\n Por supuesto, hay tanto optimismo como preocupación. Google lleva un buen tiempo haciendo tratos con varias universidades a cambio de información anónima sobre millones de pacientes, y están buscando más colaboradores, para algunos es simplemente demasiada información para una empresa que ya sabe bastante sobre nosotros<\/strong>, información que pueden usar para capitalizar. <\/p>\n Mientras Google y sus socios afirman que sus datos son anónimos, seguros y que se usan con el consentimiento de los pacientes, ya en otras ocasiones han sido encontrados analizando registros médicos públicos sin que los pacientes supiesen que se iban a usar<\/a>, y algunos creen que Google tendrá más dificultades a tratar los datos con rigor cuando se expanda a hospitales más pequeños. <\/p>\n Vía | Bloomberg<\/a> \n \n \n – Google versus los ordenadores del hospital<\/h2>\n\n
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\nEn Genbeta | Ampliar imágenes diminutas deja de ser un truco de CSI gracias a las redes neuronales<\/a><\/p>\nTambién te recomendamos<\/h4>\n\n
La noticia\n \n El último algoritmo de Google no predice lo que buscas sino cuando morirás <\/em>\n <\/a>\n fue publicada originalmente en\n \n Genbeta <\/strong>\n <\/a>\n por \n Gabriela González\n <\/a>\n . <\/p><\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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Google versus los ordenadores del hospital<\/h2>\n
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\nEl estudio fue publicado en Nature<\/a> y explica el uso de modelos predictivos y deep learning<\/a> en registros médicos electrónicos, para identificar información relevante dentro de las historias médicas de los pacientes. <\/p>\n
\nEn Genbeta | Ampliar imágenes diminutas deja de ser un truco de CSI gracias a las redes neuronales<\/a><\/p>\n<\/p>\nTambién te recomendamos<\/h4>\n
\n Google hará que la inteligencia artificial que llama por teléfono como un humano se identifique como máquina
\n <\/a>\n <\/p>\n
\n Así es como Google piensa que podría controlar el comportamiento humano según un vídeo interno filtrado
\n <\/a>\n <\/p>\n
\n Bolsillo, la belleza y la simplicidad materializadas en bolsos hechos a mano
\n <\/a>\n <\/p>\n
La noticia
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\n El último algoritmo de Google no predice lo que buscas sino cuando morirás <\/em>
\n <\/a>
\n fue publicada originalmente en
\n
\n Genbeta <\/strong>
\n <\/a>
\n por
\n Gabriela González
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