Equipos multidisciplinarios de dos universidades de Chicago impulsarán el impulso de tres proyectos de salud que involucran el uso de Inteligencia Artificial (IA).
DePaul University y Rosalind Franklin University of Science and Medicine, ambas en Chicago, anunciaron el financiamiento de tres proyectos de investigación relacionados con Inteligencia Artificial, descubrimientos biomédicos y cuidado de la salud. Los equipos contarán con la participación de científicos informáticos, biólogos, geógrafos y físicos.
The primer proyecto combinará el uso de wearables y sensores robóticos con GPS para predecir las caídas y lesiones en pacientes militares. “Podemos saber mucho sobre la salud de una persona por cómo camina”, explicó Sungsoon Hwang, profesora de geografía en DePaul.
Este proyecto de investigación busca la combinación de wearables y GPS para rastrear el modo de caminar de una persona. Para la investigación contará con la participación de un experto en robótica y un científico de datos.
A través de la ciencia de datos e IA es posible rastrear si una persona camina, se sienta o si se cae, ya que utilizan unidades de medición inercial (IMU). Los sensores miden el movimiento del cuerpo ya que detectan la dirección de la gravedad y las velocidades de rotación. “Predecir patrones de caminar dañinos y prevenir caídas tiene implicaciones para las personas en un entorno de atención médica y los miembros del ejército desplegados en el campo”, explicó Muhammad Umer Huzaifa, especialista en robótica en el proyecto.
En este sentido, al combinar aprendizaje automático para integrar datos de GPS e IMU se podrían predecir lesiones y caídas. “Nuestros movimientos crean patrones y queremos identificar patrones distintos utilizando el aprendizaje automático para ayudar a evaluar la salud actual de un individuo, especialmente aquellos que están en riesgo”, explicó Ilyas Ustun, especialista de ciencia de datos.
The segundo proyecto explora el uso de aprendizaje automático en el tronco encefálico. El tronco encefálico es responsable de procesos como la respiración y también tiene implicaciones en trastornos del habla, apnea de suelo y síndrome de muerte súbita del lactante. Este proyecto se enfoca en la búsqueda de firmas genéticas en las neuronas, para que puedan diferenciarse las células cuando existen diferencias físicas obvias.
“Se están generando tantos datos en las ciencias de la vida que puede ser difícil buscar patrones para descubrir conocimientos biológicos clave”, dijo Thiru Ramaraj, profesor de bioinformática en DePaul. De esta forma, gracias a datos existentes de alta resolución sobre el genoma de un cerebro de un ratón adulto, será posible implementar aprendizaje automático para la identificación de grupos y bordes de las neuronas en el tronco encefálico.
“Es desafiante y emocionante aplicar técnicas computacionales a problemas que tienen un impacto real en la salud”, explicó Ramaraj.
Finalmente, el tercer proyecto se caracteriza por buscar el diagnóstico de trastornos neurológicos por medio de patrones de movimiento detectados por IA. Este enfoque utiliza rayos X y laser para crear grandes cantidades de datos. Esta solución rastrea movimientos de ratones con Parkinson para desarrollar un modelo predictivo de trastornos neurológicos antes de que sean visibles para un profesional médico.
“Esta es la oportunidad de estar a la vanguardia de los enfoques modernos para el análisis de datos”, explicó Eric Landahl, físico de DePaul.
