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Imágenes paganas

Crecimiento Alpha Zeta

Idea uno. No es que Google tenga una máquina perfecta para jugar al Go, sino que la máquina perfecta aprendió por sí misma. Alpha Go Zero aprendió sola -a diferencia de sus versiones predecesoras-, y en 40 días batió a expertos y otras máquinas casi perfectas que tuvieron la desdicha de ser entrenadas por humanos. Sueñan las máquinas de Google con tableros de Go?

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El nuevo arte del diagnóstico

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Hoy estaba terminando de diseñar una charla sobre Machine Learning en el ámbito de la Salud. Es ese momento donde usualmente tiro la mitad de las transparencias y trato de concentrarme en lo importante. Qué es lo esencial?

  • Big Data y Analytics ya están, de algún modo, en el vertical Health. Los KPIs del paciente, la idea de una mejor gestión en salud con una integración de datos. Tal vez ese “emprolijamiento” haya llegado tarde, pero existe.
  • Soy un poco escéptico acerca de los esfuerzos colaborativos como Patients like me, porque se mezclan causas nobles con inyecciones enormes de capital a cambio de datos y experimentación. Atado a esto está la cuestión de la privacidad de los pacientes. iCarbonx está invirtiendo hace un año 600 millones de dólares en esto.
  • Los “wearables” pusieron de moda que el propio paciente controle algunos indicadores, pero de un modo fashion. Las verdades a medias de Fitbit son conocidas. Apple está reinventando este concepto con el lanzamiento del iPhone 8 y el iWatch 3, con la idea de que con un par de start-ups y sensores puede atacar lateralmente el mercado (sin mucho diálogo con la FDA) y anunciar que “un celular es el monitor perfecto de la salud”. Será una cuestión de branding y absolutamente debatible.
  • Está de moda hablar de Machine Learning y en particular de Deep Learning aplicado a salud. Para ayudar al médico en el diagnóstico, para hacer más eficiente la telemedicina o simplemente para ser más eficiente. En países como China (debido a la polución) o India (no hay oftalmólogos) Google se está metiendo con mucha fuerza. Imaginemos: cada año mueren en China 600 mil personas debido al cáncer de pulmón.  Es la población de Mar del Plata, cada año.
  • Cada vez que hablamos de esto surge el efecto Skynet. Un algoritmo decide quién tiene cáncer y quién no? Y cómo funciona el algoritmo? Bueno, cada vez hay menos talento como para entender los algoritmos. Es el mismo problema con la regulación de los automóviles automáticos (sin conductor). No existen reguladores que entiendan inteligencia artificial. Con los algoritmos en medicina sucede lo mismo: se prueba que acierta más que el humano, pero no se entiende bien cómo. Cuanto más poderosa es la inteligencia artificial, más opaca se torna. Estamos como en la figura, tanteando con una puntita un cubo negro. Sobre esto, tres frases que me gustaron mucho:
    • Podemos construir estos modelos, pero no sabemos cómo funcionan.
    • Qué tan bien nos bancaremos que estas máquinas sean impredecibles e inescrutables?
    • Es parte de la naturaleza de una AI que solo en parte de ella exista una lógica definible. Parte es intuición.
    Por qué el gap entre médicos y data-scientists? No deben existir dos profesiones más distintas en cuanto a los skills valorados y a las capacidades de comunicación. Habrá gran demanda de profesionales a mitad de camino, donde imagino más bien al que tiene background científico estudiando histología y anatomía para entender las imágenes. Finalmente, el tema es el cáncer. Laboratorios, FAMGA (sobre todo Google), y start-ups (Enlitic, Infervision, etc) están buceando allí. Esto va a conducir a algunas preguntas cómo qué es, finalmente la enfermedad y por qué en algunos casos hay metástasis y en otros no. Parece una banalidad pero no se sabe mucho. El “AI NOW report” tiene un capítulo dedicado exclusivamente a la salud. Hay un premio de un millón de dólares puesto en Kaggle para quien muestre un avance significativo en este rubro, a partir de solo dos mil imágenes.

    Ya es tarde y aún sigo tirando slides y chequeando datos. Me quedo pensando en que las nuevas AI (las poderosas, las de Deep Learning) son parte racionales y parte intuitivas. Me pregunto qué otra cosas es la mente humana sino exactamente eso. Espero que la parte intuitiva me ayude más que la otra en esto de ir “podando” charlas.

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El efecto Götze

Medallero

En estos días se están disputando los Juegos Panamericanos en Toronto. Leí una interesante nota de Gastón Saiz en La Nación que sostenía que la inversión en el ENARD no correlacionaba con éxitos deportivos del modo esperado; había matices por disciplina pero cierto desencanto general. Se me ocurrió probar numéricamente esa afirmación. En paralelo empecé a recordar algún tono derrotista en las últimas actuaciones del seleccionado de fútbol argentino, en particular en Brasil 2014 y Chile 2015.  Dónde había quedado la garra argentina? Qué nos pasa en los metros y segundos finales?

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Las “confesiones de Comcast”

En sus famosas “Confesiones” Rousseau se embarcaba en un estilo literario nuevo: referir absolutamente todo lo que le había ocurrido en su vida, incluyendo detalles íntimos de su infancia, sexualidad, amores, errores y relación con sus colegas filósofos del siglo XVIII.

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Samsung Simband: la pulsera de la Salud

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Muy en sintonía con el post de hace pocos días sobre la vinculación entre M2M y Salud, Samsung acaba de lanzar Simband. Se trata de una pulsera de monitoreo de los principales signos vitales. Esta información sube a la Nube para permitir un control y toma de decisiones a distancia.

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POC: la forma de vender lo que aún no existe

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Una pregunta de un grupo en LinkedIn me dejó pensando, al punto de proponer una respuesta posible. La pregunta era “cómo se le vende a una empresa que pide nuevos atributos para un producto o servicio, cuando aún no se desarrolló eso?”. Agregaría yo, cómo se avanza con dicha venta sin vender humo, sin arriesgar la reputación profesional o sin perder dinero?

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