Conoce Al Dr. Watson: '¡Peligro!' Campeón Contra El Cáncer Y El Uso De La Tierra

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Watson de ibm puede ser más famoso por ganar en el programa "jeopardy!" pero desde una oficina aquí en manhattan, los célebres cerebros de las computadoras se están utilizando para enfrentar desafíos aún mayores.

NUEVA YORK - Watson de IBM puede ser más famoso por ganar en el programa de juegos "Jeopardy!" pero desde una oficina aquí en Manhattan, los célebres cerebros de las computadoras se están utilizando para enfrentar desafíos aún mayores.

En una sala de las oficinas de IBM, los desarrolladores de software y los clientes comerciales pueden consultar la famosa computadora y ver una demostración de su trabajo como socio de investigación en campos que van desde el uso del suelo hasta la medicina.

La habitación en sí tiene una pared de pantalla en un lado y una pantalla táctil en el centro y cerca de la ventana. En una demostración reciente de cómo la máquina aborda las consultas de búsqueda, Rachel Liddell, una "Líder de la experiencia de Watson", usó la pantalla táctil central para buscar en una serie de charlas de TED. [Máquinas superinteligentes: 7 futuros robóticos]

Cuando tocó la pantalla para buscar conferencias sobre psicología humana, Watson creó una serie de temas asociados, como "educación", y al tocar una de esas palabras se generaron temas más específicos que aparecieron en la charla. Parecía una búsqueda en Google, pero Liddell dijo que funciona de manera muy diferente.

Una búsqueda en Google utiliza las denominadas etiquetas que coinciden con ciertas piezas de contenido. Por ejemplo, una charla TED puede estar etiquetada con el término educación, lo que significa que aparecerá en las búsquedas de esa palabra.

En el caso de Watson, la charla TED tiene una transcripción. Esto significa que Watson podría hacer una búsqueda simplemente escaneando el texto, pero hay algo más que eso, dijo Liddell. Watson también puede entender los sinónimos, lo que es difícil para la mayoría de las computadoras.

"Watson aprende el concepto con el que se asocia una palabra", dijo a WordsSideKick.com.

Watson puede lograr esto porque está "entrenado" para hacerlo; utiliza un conjunto de algoritmos de aprendizaje automático para aprender a reconocer que ciertas palabras y conceptos van de la mano.

Durante un recorrido reciente por las instalaciones de IBM, Liddell mostró dos áreas en las que este tipo de aprendizaje automático puede ayudar. Uno está en medicina.

Aquí en Manhattan, Watson está vinculado a dos hospitales, uno en Tailandia y otro en India, y se utiliza para confirmar los cursos de tratamiento para pacientes con cáncer. Watson no diagnostica a los pacientes en sí, pero ofrece ciertas probabilidades de que la recomendación del médico sea la mejor opción o no. Watson también podría sugerir alternativas, dijo Lidell.

Y esto no es un golpe a los médicos, dijo Liddell. Para un oncólogo, simplemente mantenerse al día con los últimos descubrimientos en oncología requeriría tantas horas de investigación que no es realista para una persona. Incluso el médico más concienzudo podría perderse algo útil, dijo.

Entonces, cuando un médico en uno de los dos hospitales decide un tratamiento (por ejemplo, quimioterapia), Watson puede revisar la literatura médica para estudios sobre el tipo de cáncer y usar su capacidad para procesar lenguaje natural para asegurarse cubre tanto terreno como sea posible. La máquina puede sugerir otros tratamientos o observar qué opción de tratamiento es probablemente la mejor mediante la asignación de probabilidades, dijo Lidell.

Si bien Watson aún no está diagnosticando pacientes, IBM ha realizado una prueba en un caso que involucra a un niño de 9 años con dolor de cuello y fiebre a los que los médicos inicialmente no pudieron diagnosticar. (El caso fue presentado en una columna del New York Times, publicada en 2013, titulada "Think Like a Doctor"). Hubo varios diagnósticos posibles para el niño, que van desde la mononucleosis hasta un absceso de cuello, informó The New York Times.

Dada la información que tenían los médicos, Watson pudo asignar una probabilidad a varias dolencias, algunas relativamente comunes y otras no. Watson hizo su evaluación combinando la literatura médica, comparando los síntomas del niño y, a partir de ahí, asignando una probabilidad relativa.

"A Watson, esencialmente, se le ocurren hipótesis", dijo Liddell.

En el incidente real detallado por The New York Times, el niño tenía una rara enfermedad infantil conocida como enfermedad de Kawasaki. La enfermedad fue reconocida por una enfermera que la había visto antes y notó que los ojos del niño estaban rojos (la enfermedad irrita las membranas mucosas). Eso llevó a los médicos a examinar el corazón del niño, que proporcionó la "pistola humeante" y ofreció una respuesta sobre cómo tratar con éxito la enfermedad.

Otra área que Watson ha demostrado ser valiosa es la evaluación del uso del agua en Phoenix, donde la compañía, OmniEarth, recopila datos sobre las escrituras, el tamaño de los lotes de las casas y el uso anual del agua. OmniEarth ha utilizado la capacidad de Watson para correlacionar los datos para compilar un mapa que muestra la eficiencia con que las casas usan el agua y el resultado puede ayudar a los planificadores de la ciudad, dijo la compañía.

Artículo original en WordsSideKick.com.


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