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Las resonancias magnéticas serán más veloces y todo esto gracias al aporte de Facebook y su IA. Conocé el proceso y su desarrollo. Las resonancias magnéticas serán más veloces y todo esto gracias al aporte de Facebook y su IA. Conocé el proceso y su desarrollo.

Inteligencia Artificial

Facebook usa su IA en resonancias magnéticas y las hace más ágiles

Las resonancias magnéticas serán más veloces y todo esto gracias al aporte de Facebook y su IA. Conocé el proceso y su desarrollo.

Las resonancias magnéticas serán más veloces y todo esto gracias al aporte de Facebook y su IA. Conocé el proceso y su desarrollo.

Facebook no solo trabaja en redes sociales, medios de pago, eCommerce, realidad virtual, realidad aumentada e internet satelital, ahora, se mete de lleno en el uso de inteligencia artificial para resonancias magnéticas y logra que sean más veloces y eficientes.

El futuro de las resonancias magnéticas en manos de un tal Mark

Las resonancias magnéticas pueden ser un proceso muy tedioso particularmente por el tiempo que se tarda en realizar el escaneo, algunas pueden llegar a durar incluso una hora dentro del escáner MRI.

Facebook y la Universidad de Nueva York se propusieron reducir este tiempo haciendo uso de la tecnología. Tras dos años de investigación, han publicado sus primeros (y prometedores) resultados.

En un estudio publicado por Facebook AI (el departamento de inteligencia artificial de Facebook) y la Universidad de Nueva York, indican que su método permite acelerar el proceso hasta cuatro veces.

Como es el desarrollo de Facebook

Llamada FastMRI, esta tecnología muestra resultados similares a las resonancias magnéticas tradicionales sin diferencias detectables y aumentando notablemente la velocidad.

En el estudio, los investigadores tomaron imágenes de resonancia magnética convencional de las rodillas de 108 pacientes.

Los mismos datos de estas resonancia pero sin procesar se ofrecieron a la IA, que creó sus propias imágenes por resonancia magnética.

Seis radiólogos revisaron los resultados y ofrecieron recomendaciones clínicas para cada uno.

Los investigadores encontraron que en general las recomendaciones eran las mismas tanto para los MRI tradicionales como para los MRI hechos por la inteligencia artificial. Sólo uno de los radiólogos pudo discernir de manera fiable la diferencia entre los dos resultados.

Usar IA en medicina y unos testeos prometedores

¿Cómo lo hace FastMRI? Para entenderlo primero debemos entender cómo funciona un escáner tradicional MRI.

De forma muy resumida, el escáner en forma de anillo produce un campo magnético y pulsos de radiofrecuencia que generan un escaneo de los tejidos blandos del cuerpo al «disparar» desde todos los ángulos.

Este proceso sin embargo es muy lento, lo que limita la cantidad de escaneos que se pueden hacer por día.

FastMRI en su lugar toma alrededor de un 25% de esos «disparos» y los espacios de los que no tiene información los deduce.

Es decir, en vez de fotografiar una mano haciendo 100 disparos sólo hace 25 disparos y recrea lo que debería haber en el espacio de los 75 disparos restantes.

Además al procesar la imagen reduce el ruido, por lo que consigue que el resultado final sea más nítido para los radiólogos.

¿Es fiable que una IA se invente las áreas no escaneadas?

Los resultados de Facebook y la Universidad de NY parecen decir que sí. La IA también está entrenada para entender que sí hay una anomalía, por mínima que sea, haga un escaneo mejor de esa zona, por lo que difícilmente se le puede escapar algo.

No hay que cantar victoria aún. Para las pruebas sólo se utilizó un tipo de escáner y sólo lo hicieron con el tejido blando que hay alrededor de las rodillas.

Aún hay mucho trabajo por hacer para que la IA sepa recrear correctamente otros tejidos blandos del cuerpo.

Ver a la inteligencia artificial en el campo de la medicina es cada vez más común.

La hemos visto diagnosticando cáncer de pulmón, encontrando antibioticos o incluso aprendiendo a suturar en operaciones quirúrgicas. Eso sí, luego en la práctica no siempre es tan buena como prometía.

Fuente: Xataka

Inteligencia Artificial

Dynatrace lanza Grail para una analítica empresarial sin límites

La nueva tecnología de la plataforma core unifica los datos, conservando su contexto para ofrecer respuestas rápidas, escalables y rentables.

La nueva tecnología de la plataforma core unifica los datos, conservando su contexto para ofrecer respuestas rápidas, escalables y rentables, con respuestas y automatizaciones impulsadas por la IA.

Dynatrace, la compañía de inteligencia de software, anunció hoy el lanzamiento de su tecnología core Grail dentro de la plataforma de inteligencia de software Dynatrace. Grail revolucionará el análisis y la gestión de datos al unificar los datos de observabilidad, de negocio y de seguridad de entornos multi nube y nativos de la nube, conservando su contexto y proporcionando respuestas instantáneas, precisas y rentables impulsadas por la IA y la automatización.

Inicialmente, Dynatrace está aprovechando Grail para optimizar el análisis y la gestión de registros. En el futuro, la empresa espera ampliar la tecnología para activar otras soluciones de TI, desarrollo, seguridad y análisis empresarial.

Las arquitecturas multinube y nativas de la nube, la columna vertebral de la transformación digital, producen una explosión de datos. Estos datos están divididos en silos, lo que refleja las diversas partes del ecosistema de la nube donde se originaron.

Para extraer valor de estos datos utilizando soluciones tradicionales, los equipos de ITOps, DevOps, SRE y seguridad necesitan estructurarlos para reflejar las preguntas que esperan hacer en el futuro. Se basan en procedimientos manuales que consumen mucho tiempo, incluyendo la indexación de datos y rehidratación, además de gestionar varios depósitos de datos, que no pueden reaccionar con la suficiente velocidad a los rápidos cambios de los entornos de aplicaciones y de la nube o a la evolución de las amenazas a la seguridad.

El costo y la sobrecarga de mantener procedimientos anticuados y conjuntos de herramientas fracturadas superan el valor comercial. Las nubes modernas exigen un nuevo enfoque.

Según Stephen Elliot, vicepresidente del grupo de I&O, operaciones en la nube y DevOps de IDC, “los entornos multi nube y nativos de la nube dinámicos y en expansión son un ecosistema de diversas tecnologías y servicios, y su composición cambia cada segundo. Este paradigma hace que sea fundamental para las organizaciones adquirir una plataforma con capacidades avanzadas de IA, análisis y automatización. La plataforma debe ser capaz de incorporar los datos comerciales, de seguridad y de observabilidad, colocarlos en un contexto preciso en tiempo real y facilitar el acceso a información respaldada por datos cuando sea necesario.

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Inteligencia Artificial

Shutterstock y Getty determinantes con las imágenes creadas por IA

El debate ya está en boca de todos. ¿De quién es el derecho de autor de las fotos creadas por IA?

El debate ya está en boca de todos. ¿De quién es el derecho de autor de las fotos creadas por IA?

Las cada vez más grandes posibilidades que ofrecen los generadores de imágenes como Craiyon, DALL-E 2, Midjourney y Stable Diffusion han despertado el interés comercial de algunas personas. Algo así como: «¿Qué tal si creamos arte con estos programas impulsados por inteligencia artificial (IA) y lo vendemos en la Web?».

Se trataba, quizá, de una alternativa para hacer dinero de manera relativamente fácil. Pese a la controversia que podría generar tal movimiento, los grandes bancos de imágenes no habían definido reglas claras sobre la venta y carga de imágenes generadas por IA, hasta ahora, que están empezando a tomar cartas en el asunto.

Los derechos de autor son un asunto en constante evolución, aunque, por lo general, las leyes encargadas de protegerlos van por detrás de los desafíos que presentan las nuevas dinámicas y los avances tecnológicos. En 2008, un mono se tomó una selfie. Cuando esta llegó a Wikimedia Commons en 2011 se abrió un debate.

¿Quién tiene los derechos de autor de la selfie? ¿Naruto, el adorable macaco con cresta de Indonesia, o alguien más? El desarrollo de la historia da para todo un artículo, pero, en resumidas cuentas, no fue hasta 2018 que la justicia estadounidense determinó que el mono, al ser un animal, no podía poseer los derechos de autor de la imagen.

Un escenario similar estamos viviendo con los generadores de imágenes impulsados por IA. Una pregunta es: ¿a quién pertenecen los derechos de autor de las obras creativas creadas con estos programas que en muchas ocasiones están compuestas por elementos de artistas y fotógrafos profesionales que tienen su propio copyright?

Ciertamente, en la actualidad no hay un consenso. La Organización Mundial de Propiedad Intelectual (OMPI), por ejemplo, señala que solo las personas pueden ser autoras de obras creativas, por lo que estas creaciones basadas en IA están en una especie de limbo. No obstante, todo parece indicar que las normas se actualizarán a estos tiempos.

He aquí una de las razones de por qué los bancos de imágenes están replanteándose su postura frente las obras generadas por programas de inteligencia artificial. Hasta hace unos días era algo común encontrar usuarios vendiendo ilustraciones de stock generadas principalmente por Midjourney en estas plataformas.

Una búsqueda con el término «ai-generated» en Shutterstock nos arrojó un buen número de resultados. Desde «niños con mochilas» hasta un «simpático robot artista«, pasando por «una imagen abstracta del otoño«. En todos estos casos, los usuarios que cargaron las imágenes indicaron en la descripción que habían sido creadas con IA.

Ahora, según Vice, Shutterstock habría empezado a eliminar imágenes generadas por IA, aunque sus términos de servicio actualmente no las prohíben explícitamente. Más drástico ha sido el movimiento de Getty Images, Newgrounds, PurplePort y FurAffinity, que han decidido prohibirlas recientemente.

En declaraciones a The Verge, el CEO de Getty Images, Craig Peters, dijo que “existen preocupaciones reales con respecto a los derechos de autor de los resultados de estos modelos y problemas de derechos no abordados con respecto a las imágenes, los metadatos de las imágenes y las personas contenidas en las imágenes”.

Por consecuencia, el banco de imágenes estadounidense ha empezado a trabajar con C2PA (la Coalición para la Procedencia y Autenticidad del Contenido) para crear filtros y evitar este tipo de contenidos. Además, se respaldará en los usuarios para que identifiquen y denuncien los trabajos que no cumplen con los nuevos términos de la plataforma.

Este es tan solo uno de los debates que gira en torno a los generadores de imágenes. Hay quienes plantean que estos pueden reproducir estereotipos dañinos y quienes aseguran que son una puerta abierta para crear deepfakes más precisos. Queda por ver cómo evolucionará este asunto con el paso del tiempo.

Fuente: Xataka

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Inteligencia Artificial

Por medio de IA, podés seleccionar tu cobertura médica ideal

Un interesante desarrollo que se apoya en big data para sugerir las mejores prestaciones.

Un interesante desarrollo que se apoya en big data para sugerir las mejores prestaciones.

El Covid-19 supuso un escenario de mayor vulnerabilidad, que sumado a un contexto económico inestable en la región donde la previsión financiera toma mayor relevancia, la necesidad de encontrar un seguro de salud capaz de adaptarse a las distintas situaciones y proyecciones personales o familiares, se hace fundamental.

En este sentido, la evolución digital, a través de sus distintos usos permite crear nuevas herramientas que logren satisfacer las necesidades más específicas del ser humano. Es el caso de InternationalHealth.com que, gracias a la Inteligencia Artificial (IA) y Big Data, logró desarrollar un software capaz de simular distintos escenarios y así encontrar la mejor cobertura médica para cada persona.

La IA y Big Data son nuestros puntos fuertes, las usamos para registrar toda la información de los planes y productos que existen hoy en día en el mercado. Esto lo hacemos gracias a un motor de base de datos de productos dentro de la plataforma, donde para cada uno de estos planes registramos todo tipo de información: cómo se califican, qué cubren y cuáles son sus limitaciones” expresó Matias Stäger, CTO de InternationalHealth.com.

De esta manera, dicha tecnología facilita evaluar qué tanto cubre una prestación específica en una Clínica en caso de requerir una hospitalización o incluso estudios específicos como un examen de radiología. Esta información es rescatada y guardada en la base de datos para luego ser utilizada al realizar las comparaciones entre los distintos planes y servicios.

La plataforma también cuenta con un motor de precios, donde en base a un algoritmo y los datos ingresados por el usuarios se logra calcular el precio exacto de cada uno de los planes. Es decir, un hombre de 35 años con su esposa y sus dos hijos tiene un perfil específico que se va a evaluar con un algoritmo en función a toda la base de Big Data.

Otra característica es el motor de puntuación y recomendación que utiliza inteligencia artificial a través de un modelo de machine learning. Para cada perfil va a correr un algoritmo de aprendizaje automatizado donde se van a simular diferentes escenarios.

En otras palabras, se analizan los diferentes eventos que le podrían ocurrir dependiendo de la edad o grupo familiar, por lo que el algoritmo prueba la cobertura de cada uno de estos planes en relación a los distintos eventos, les asigna una calificación y finalmente se puntúa una nota general del plan.

Más allá de vender un seguro, nosotros buscamos orientar, acompañar y generar confianza en un rubro que comúnmente parece bastante técnico e incluso costoso, por lo que estamos seguros que con la implementación de estas tecnologías y cada vez más avances en nuestra plataforma le estamos dando al usuario la oportunidad de escoger la mejor alternativa adaptada su estilo de vida y el de su familia” finalizan desde InternationalHealth.com.

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