viernes, 5 de mayo de 2023

Usos de la inteligencia artificial, impacto en la región y desafíos para su regulación

 

Usos de la inteligencia artificial, impacto en la región y desafíos para su regulación

Bajo esta consigna, un panel de expertos del sector gubernamental y académico debatió sobre las implicancias que presenta el desarrollo de esta tecnología para la región.

La subsecretaria de Políticas en Ciencia, Tecnología e Innovación, Cecilia Sleiman, participó del panel “Usos de la inteligencia artificial, impacto en la región y desafíos para su regulación” realizado en el marco del Seminario Internacional “Fortalecimiento de la democracia: políticas de transparencia, participación social y derechos humanos”. 

La actividad fue organizada por la Agencia de Acceso a la Información Pública (AAIP) y se llevó a cabo el día 26 de abril en la cúpula del Centro Cultural Kirchner.

El objetivo del panel, moderado por la directora nacional de Protección de Datos Personales de la AAIP, Violeta Paulero, fue reflexionar sobre la necesidad de establecer criterios y estándares que permitan calificar a tecnologías como la inteligencia artificial (IA) según sus riesgos de manera clara y transparente, y así avanzar en políticas públicas que protejan el bien común sin obstruir los beneficios del desarrollo tecnológico.

Desde el Ministerio de Ciencia, Sleiman señaló la necesidad de articular con otros organismos para aprovechar los potenciales beneficios de esta tecnología, pero aclaró que la toma de decisiones en este ámbito no debe ser guiada solo por objetivos económicos, sino también sociales y éticos. 

En ese sentido, la subsecretaria destacó la importancia del Estado para orientar el rumbo que deben seguir las aplicaciones de la inteligencia artificial: “la decisión es política, es pública y tiene que tener siempre como norte mejorar alguna situación social.”

Dentro de este contexto, la subsecretaria del MINCyT mencionó que se está negociando un préstamo con el BID para fortalecer el sistema científico y universitario vinculado a ciencias de datos e inteligencia artificial y poder crear valor a partir del desarrollo de estas tecnologías. 

También hizo referencia al proyecto asociativo ARPHAI, orientado a desarrollar herramientas tecnológicas basadas en IA y ciencia de datos para predecir y prevenir brotes epidémicos.

Por su parte, María Isabel Mejía Jaramillo, ejecutiva senior de la Dirección de Transformación Digital, Gerencia de Infraestructura Física y Transformación Digital del CAF, enumeró los principales usos que le pueden dar los gobiernos a la IA para el abordaje de problemas públicos, así como los riesgos que deberán ser tenidos en cuenta.

En cuanto a los usos, Mejía Jaramillo explicó que la inteligencia artificial puede ayudar en todo el ciclo de la política, desde entender una problemática, identificar las causas y armar un diagnóstico, hasta ayudar a hacer predicciones sobre la toma de decisiones frente a varios escenarios posibles. 

También puede mejorar la prestación de servicios para los ciudadanos, tornándolos más personalizados, pertinentes y oportunos y, finalmente, puede hacer más eficientes los procesos repetitivos como verificar requisitos en determinado trámite. 

En cuanto a los riegos, la ejecutiva hizo mención a la privacidad de los datos, la seguridad, tanto digital como física de las soluciones de IA, y a temas vinculados a la transparencia, es decir, hacer público quiénes participan o qué datos se utilizan en el desarrollo de soluciones con IA, y a la explicabilidad: el sector público debe poder explicar por qué se toma determinada decisión basada en una solución de IA. 

“Por ello hay que trabajar en tener marcos éticos para el desarrollo de soluciones de la inteligencia artificial desde el sector público”, remarcó Mejía Jaramillo y puso como modelos los principios y recomendaciones de organismos internacionales como la OCDE y la UNESCO.

Para Fernando Schapachnik, director ejecutivo de la Fundación Sadosky, la inteligencia artificial generativa tiene un potencial disruptivo que no está recibiendo la atención adecuada en la discusión pública. 

Durante su exposición, comparó este momento con revoluciones tecnológicas anteriores, como la máquina de vapor y la electricidad, con la salvedad de que la adopción de las nuevas tecnologías se está extendiendo rápidamente debido a la globalización y la conectividad: “sobre 7.000 millones de seres humanos que habitan el planeta se impone un cambio tecnológico con consecuencias profundísimas y nos tenemos que adecuar del día para la noche. Esto está lejos de un comportamiento ético”.

Schapanik argumentó, además, que antes de discutir el impacto ético de la IA, primero hay que ponerse de acuerdo en lo que cae bajo el paraguas de las preocupaciones éticas. 

Uno de los puntos que puso en la discusión fue el tema del empleo: “¿qué tareas es ético reemplazar por una máquina, incluso si esa máquina logra una performance comparable o superior a la de un ser humano?, se preguntó Schapanik, y añadió “si logramos gracias al avance de la tecnología, quitarle el yugo a personas que realizan una tarea muy desagradable, ¿cómo hacemos para quitarles el yugo pero no el sustento?”.

Finalmente, Sofía Scasserra, directora del Observatorio de Impactos Sociales de Inteligencia Artificial y docente e investigadora del Instituto del Mundo del Trabajo, de la Universidad de Tres de Febrero, aclaró que no se pueden regular a las tecnologías en sí mismas, sino a quienes generan esas tecnologías. 

Además, remarcó que los datos son un bien común y, como tales, la regulación debe trascender los derechos individuales y enfocarse en derechos colectivos, medioambientales, culturales y económicos.

En ese sentido, Scasserra destacó la importancia de una regulación regional y nacional que incorporen nuevas dimensiones de derechos tecnológicos que trasciendan lo privado para proteger a la humanidad. 

“No puede ser que el derecho económico individual esté por arriba de la democracia, del acceso a la educación, del acceso a la salud, del medio ambiente, de los derechos colectivos.

Queremos que la tecnología esté puesta al servicio de la humanidad y no a la inversa, que es lo que está pasando hoy día, con una tecnología que se incorpora sin regulación”, concluyó.

El seminario, de carácter abierto y gratuito a la comunidad, convocó a actores gubernamentales, referentes de organismos internacionales, de la sociedad civil, la academia y la ciudadanía en general a debatir y reflexionar sobre los avances realizados en Argentina y en la región iberoamericana a partir del enfoque de derechos humanos. 

Asimismo, fue transmitido en vivo y puede verse completo en el canal de YouTube de la AAIP.

MINCyT

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domingo, 9 de abril de 2023

IA Nuevo Programa de Apoyo a la Inteligencia Artificial por 35 millones de dólares

 Nuevo Programa de Apoyo a la Inteligencia Artificial por 35 millones de dólares

Con financiamiento del BID, el Ministerio de Ciencia junto a la Secretaría de Economía del Conocimiento buscan expandir a nivel internacional las empresas del sector y la formación de sus recursos humanos.

El Ministerio de Ciencia, Tecnología e Innovación, a través de la Agencia Nacional de Promoción de la Investigación, el Desarrollo Tecnológico y la Innovación (Agencia I+D+i), junto a la Secretaría de Economía del Conocimiento del Ministerio de Economía, se encuentran trabajando sobre un Programa de Apoyo a las Exportaciones de la Economía del Conocimiento con financiamiento del Banco Interamericano de Desarrollo (BID) por un monto total de 35 millones de dólares. 

El Programa se encuentra en etapa de diseño y en negociaciones con el BID, y tendrá la finalidad de aumentar la colaboración entre el SNCTI y el sector productivo en tecnologías basadas en Inteligencia Artificial (IA), contribuir a la internacionalización de las empresas del sector local y la formación de capital humano.

“Este Programa es un fomento para un sector competitivo a nivel local y mundial, y donde Argentina está en crecimiento y le representa el ingreso de divisas. 

Es importante en este sentido el rol del Estado que contribuya a que las empresas se expandan internacionalmente y que los recursos humanos se especialicen cada vez más. 

En nuestro país es esencial que aumente la colaboración entre el sistema científico tecnológico y el sector productivo en tecnologías basadas en Inteligencia Artificial para desplegar todo el potencial que es posible”, se explayó el titular de la cartera de Ciencia, Daniel Filmus.

"A través de este programa con apoyo del BID queremos impulsar dos vías de trabajo: el fortalecimiento de nuestro sistema universitario y científico vinculado a ciencias de datos e inteligencia artificial y, también, junto con la Secretaría de Economía del Conocimiento, pensar qué aplicativos y herramientas para no especialistas en inteligencia artificial podemos poner al servicio de las empresas argentinas con el objetivo de exportar más", señaló el presidente de la Agencia I+D+i, Fernando Peirano.

Actualmente la Agencia I+D+i, específicamente en el Fondo Tecnológico Argentino (FONTAR), registra 104 proyectos con financiamiento otorgado - en etapa de ejecución y seguimiento- vinculados con software y afines (software embebido, sistemas, inteligencia artificial, industria 4.0), representando el 22% del total de proyectos activos. 

Las empresas beneficiadas se basan, por ejemplo, en IA para reconocimiento de problemas en cultivos y aplicación de agroquímicos; mejorar la experiencia del usuario a partir de la construcción de modelos de IA y la interacción por voz de empresas con sus clientes; IA aplicada a Salud, entre otros.

MINCyT

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miércoles, 22 de marzo de 2023

Seminario sobre IA Todesca Bocco inauguró entre la Argentina y la Unión Europea

  

Todesca Bocco inauguró un seminario entre la Argentina y la Unión Europea sobre inteligencia artificial y desarrollo productivo

La secretaria de Relaciones Económicas Internacionales de la Cancillería, Cecilia Todesca Bocco, inauguró un seminario sobre Inteligencia Artificial y sus alcances en el desarrollo económico y en la vida cotidiana de las sociedades actuales, actividad en el Palacio San Martín, organizada por el Ministerio de Relaciones Exteriores, Comercio Internacional y Culto junto al Team Europe, un espacio de trabajo y propuestas integrado por la representación de la Unión Europea en la Argentina y las embajadas de los veinte Estados miembros de la UE acreditados en nuestro país.

“A medida que se desarrolla la tecnología va cambiando la manera en que  interactuamos, producimos, trabajamos, pensamos. 

Tenemos ese desafío; y además el desafío de las brechas. 

Estamos hablando de dos regiones del mundo. Europa y América Latina y el Caribe, que tienen mucha conexión entre sí pero que también tienen grandes disparidades en términos económicos, sociales, entonces las tecnología pueden ser grandes vectores que nos sirvan para achicar esas brechas o las pueden incrementar; esto es parte de lo que debemos trabajar juntos”.

“Pudimos observar el gran potencial de la IA recientemente, con la llegada del ChatGPT, pero no porque sea moderno o tecnológico es necesariamente bueno sin ninguna guía. 

Los procesos de incorporación de tecnología deben ser guiados. 

Estas tecnologías horizontales se aplican a todos los sectores de la economía, por eso si avanzamos en los debates sobre ellas podremos seguir adelante con nuestro desarrollo productivo y sumar empleos de calidad”, explicó.

Sobre el final puso de relieve que “los talleres que se van a desarrollar acá en el Palacio San Martín abordan todos estos temas. 

La Cancillería que conduce el ministro Santiago Cafiero tiene siempre las puertas abiertas para dialogar con la sociedad civil y otros gobiernos, siempre con una perspectiva federal”.  

Todesca estuvo acompañada en el evento por la secretaria de Innovación Pública, Micaela Sánchez Malcom; el embajador de la Unión Europea, Amador Sánchez Rico; el presidente de la Agencia Nacional de Promoción de la Investigación, el Desarrollo Tecnológico y la Innovación (Agencia I+D+i), Fernando Peirano, y numerosos expertos y panelistas tanto argentinos como europeos.

Entre otros expertos y expertas estuvieron

Andrea Renda, investigador senior y Jefe de la Unidad sobre Gobernanza Global, Regulación, Innovación y Economía Digital (GRID) del Centro Europeo de Estudios Políticos y Sociales de Bruselas; Nayat Sánchez-Pi, de Inria Chile; Fernando Schapachnik, director ejecutivo de la Fundación Sadosky; Lucía Velasco, del World Economic Forum; Luis Aranda, OCDE; Sofía Scasserra, de la UNTREF; Ricardo Rozenberg, de Intal BID; Gianluca Misuraca, director AI4GOV, Universidad Politécnica de Madrid y vicePresidente de Inspiring Future; Agustina Brizio, subsecretaria de Tecnologías de la Información, y  Victoria Dumas, directora de Datos e IA de la Fundación Sadosky.

El seminario consta de tres talleres de trabajo, donde especialistas europeos y argentinos presentarán guías y debatirán con el resto de los actores relevantes del ecosistema local de IA (sector público, sector privado, representantes de la sociedad civil y académica y Team Europe). 

Los talleres tienen espacios de diálogo para permitir un intercambio ágil, informado y respetuoso entre sus participantes.

Cancilleria

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miércoles, 5 de octubre de 2022

Economía del Conocimiento Presentan medidas de estímulo

  

El Ministro Sergio Massa y el Secretario Ariel Sujarchuk Presentan medidas de estímulo al crecimiento de la Economía del Conocimiento para aumentar exportaciones y generar empleo

Estas medidas, para la puesta en marcha de nuevos proyectos o ampliación de existentes, habilitan la libre disponibilidad del 20% de las divisas que ingresan al país por proyectos de inversión para exportaciones, así como del 30% al incremento de estas ventas.

La Economía del Conocimiento, es uno de los 4 pilares económicos de los próximos 10 años, y nuestro país tiene la capacidad y el talento para potenciar este pilar.

Aspiramos a que Argentina se transforme en un jugador protagonista a nivel regional y mundial.

“La decisión del Gobierno y de cada uno de nosotros de impulsar este programa de beneficios, alrededor de la Economía del Conocimiento, tiene claramente un impacto en los números. Aspiramos a que este sector en el 2023 exporte USD 10.000 millones”, afirmó @SergioMassa 

@Economia_Ar

Es una política integral que motoriza el crecimiento estratégico de la Argentina, genera empleo formal de calidad, valor, crecimiento del PBI y desarrollo federal. @SergioMassa 

@Economia_Ar

Queremos que este motor estratégico de nuestra industria se consolide como fuente de divisas y empleo. 

Para ello impulsamos estas herramientas y beneficios, multiplicando de esta manera nuestra capacidad exportadora y de producción de conocimiento.

Cuando exportamos conocimiento, capital humano, inteligencia, exportamos un recurso que nos queda, que es el enorme talento de miles de argentinos y argentinas.

Queremos que ese talento se transforme en marca país y que esa marca sea reconocida en todo el mundo.

@SergioMassa @Economia_Ar

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miércoles, 18 de mayo de 2022

IA La CONAE avanza en un proyecto de inteligencia artificial

  

La CONAE avanza en un proyecto de inteligencia artificial

Junto al IAFE y el IATE, apuntan a desarrollar un sistema de clasificación de imágenes astronómicas y satelitales sobre la base de redes neuronales profundas. 

El trabajo fue premiado por el CONICET y Amazon.

Un proyecto de la Comisión Nacional de Actividades Espaciales (CONAE), del Instituto de Astronomía y Física del Espacio (IAFE) y del Instituto de Astronomía Teórica y Experimental (IATE) avanza en el desarrollo de un sistema de clasificación de imágenes basado en redes neuronales profundas, que no requiere supervisión humana. 

La iniciativa tiene como objetivo realizar una discriminación morfológica de galaxias y nubes presentes en la atmósfera terrestre, registradas en imágenes satelitales.

“La clasificación de galaxias tiene una gran importancia para el estudio de su estructura, formación y evolución. 

Para el caso de las nubes, su clasificación acorde a sus tipos, extensiones, tiempos de vida y demás características, permitirán determinar con mayor exactitud el estado del tiempo y su evolución, impactando directamente en numerosas áreas ambientales como ser la agricultura, gestión de riesgos y, a largo plazo, en dinámica de cuencas, desertificación o cambio climático”, explicó Sebastián Darío Heredia, responsable del Área de Desarrollos Avanzados, Instrumental y Productos Derivados (ADAIP), de la Gerencia de Vinculación Tecnológica de la CONAE, quien es integrante del trabajo dirigido por Lucas Axel Bignone, del IAFE, entre otros profesionales.

El proyecto fue reconocido recientemente por el CONICET y Amazon Web Services (AWS) junto a otras 13 propuestas (seleccionadas de un total de 51) que potencian el desarrollo científico con enfoque federal en temas relacionados con la biotecnología, la computación cuántica, bioinformática, nanomateriales, hidrógeno verde y clasificación de imágenes, entre otros temas de interés científico.

En la premiación estuvieron presentes (de izquierda a derecha) la Presidenta del CONICET, Ana Franchi; el Ministro de Ciencia, Tecnología e Innovación, Daniel Filmus; y el Director Regional LATAM de Amazon Web Services, Andrés José Tahta. Foto: MINCYT.

Investigación de vanguardia:

El proyecto de la CONAE, IAFE e IATE, denominado “Métodos generativos para la clasificación no supervisada de imágenes astronómicas y satelitales”, se va a nutrir de imágenes de galaxias. 

También se va a trabajar con imágenes satelitales de MODIS y GOES-16, entre otros, para hacer una clasificación de los distintos subtipos de nubes. 

Para el caso de GOES-16, este satélite geoestacionario toma una imagen del disco terrestre cada 15 minutos aproximadamente.

Imagen de la temperatura de brillo de la banda 13 del satélite GOES-16 obtenida del catálogo de CONAE. 

Esta banda es especialmente usada para identificar características de las nubes, realizar su clasificación, estudiar sistemas convectivos y determinar la intensidad de los huracanes. 

En esta imagen, se puede observar un frente de nubes convectivas al sur de la provincia de Córdoba.

Para la investigación se implementan métodos basados en una variante de las redes neuronales generativas adversarias (GANs), por sus siglas en inglés “Generative Adversarial Networks”, que están específicamente diseñadas para ser invariantes ante rotaciones y translaciones de las imágenes. 

Una particularidad de las redes neuronales es que son modelos de vanguardia, por lo tanto no están totalmente exploradas. 

Tampoco se han aplicado a imágenes satelitales”, expresó Heredia.

“Además de los resultados buscados, la utilización de inteligencia artificial para el estudio podría aportar nuevos descubrimientos que con análisis humano serían imposibles de alcanzar. 

Por ejemplo, los algoritmos podrían detectar un patrón que no haya sido identificado hasta la actualidad, como la previsión de un evento anómalo en la atmósfera”, añadió.

Primera reunión de los integrantes del Proyecto (de izquierda a derecha, de arriba a abajo): Paula Romero (CONICET), Sergio Masuelli (CONAE), Juan Cabral (CONICET), Sebastián Heredia (CONAE), Susana Pedrosa (IAFE) y Lucas Bignone (IAFE).

En la actualidad el proyecto muestra importantes avances: 

“Ya se cuenta con un código implementado, que generó un modelo de clasificación utilizando 42.000 imágenes de galaxias de 64x64 pixeles”, informó Heredia.

El objetivo de Innova CONICET - AWS es acelerar los proyectos y fortalecer, a través de la infraestructura y de los servicios que Amazon brinda en la nube, el desarrollo científico tecnológico y la innovación. 

“El uso de la nube de esta empresa nos permitirá ampliar estas investigaciones y acortar los tiempos de procesamiento. 

Ahora tenemos un año para preparar las imágenes inputs para el algoritmo, entrenar la red, validar e interpretar los resultados que se obtengan, antes de alcanzar una aplicación operativa”, concluyó.

CONAE

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miércoles, 27 de enero de 2021

Osteoporosis Mejorar diagnóstico mediante herramientas de inteligencia artificial

 

 A partir de escaneos de vértebras es posible sintetizar automáticamente nuevas muestras artificiales. Imagen: gentileza investigadores.

Mejorar el diagnóstico de osteoporosis mediante herramientas de inteligencia artificial

Este es el objetivo de un proyecto de investigadores del CONICET escogido para su financiamiento por la empresa estadounidense Salesforce.

La osteoporosis es una enfermedad caracterizada por la disminución de la masa ósea y el deterioro de la microestructura de los huesos, con la concomitante incrementación de la fragilidad ósea y la predisposición a sufrir fracturas.

Actualmente, esta enfermedad se diagnostica a partir del cálculo de la densidad mineral ósea, valor que se obtiene a través de un en estudio conocido como absorciometría con rayos X de doble energía (DXA, por sus siglas en inglés). 

La densidad ósea es medida en todas las vértebras del paciente, y a través de una tabla estandarizada, que contempla también la edad y el sexo, se determina si el individuo tiene o no osteoporosis y si, por lo tanto, debe o no seguir un tratamiento médico. 

La limitación del estudio es que esta técnica solo permite describir, aproximadamente, hasta el 70 por ciento de la degradación ósea de una persona.

“Esta falta de precisión conduce a que alrededor de un 30 por ciento de las personas que son diagnosticadas con osteoporosis tengan que seguir un tratamiento que en realidad no necesitan, y que a un porcentaje similar de los individuos con osteoporosis que se hacen la DXA no se les detecte la enfermedad y no se les provea una terapia”, explica 👨‍🔬 Felix Thomsen, investigador del CONICET en la 🏛Universidad Nacional del Sur (UNS).

👨‍🔬 Thomsen y 👨‍🔬Emmanuel Iarussi, investigador del CONICET en la 🏛Universidad Tecnológica Nacional (UTN), acaban de ser reconocidos con un subsidio de la empresa estadounidense Salesforce, como resultado de un concurso abierto para la presentación de proyectos vinculados al uso de inteligencia artificial (IA).

El proyecto que presentaron👨‍🔬 Iarussi y👨‍🔬 Thomsen, escogido para su financiamiento junto con otros cinco, entre más de 180 postulaciones provenientes de más de treinta países, apunta justamente a poder hacer más preciso el diagnóstico de osteoporosis mediante el uso de distintas técnicas de IA. 

Es la primera vez que👨‍🔬👨‍🔬 investigadores argentinos reciben este subsidio.


Felix Thomsnen y Emmanuel Iarussi. Fotos: gentileza investigadores

Filtrar ruidos y aumentar datos mediante IA

La idea base del proyecto consiste en complementar la DXA con una tomografía computada (TC), que permita obtener mayor cantidad de parámetros estructurales de la geometría vertebral, y así poder optimizar el diagnóstico. 

El inconveniente es que las imágenes de TC de pacientes vivos todavía son de baja resolución y “muy ruidosas” como para poder obtener parámetros microestructurales, más allá de la densidad ósea.

“Lo que sucede es que aunque la densidad del hueso no es el único parámetro característico de la osteoporosis, es el único que por ahora puede medirse con confianza in vivo. 

Los otros parámetros son estructurales, pero para poder capturarlos se necesitan imágenes más detalladas. 

No obstante, estos otros parámetros se advierten en autopsias, por ejemplo, y si se extrae un hueso de una persona recientemente fallecida y se los escanea en alta calidad, es posible también observarlos en imágenes en 3D”, afirma👨‍🔬 Thomsen.

Es en este punto, para sortear las dificultades mencionadas, que las novedosas herramientas de IA pueden hacer importantes aportes. 

“La idea de base sería, a partir de lo que se conoce como redes neuronales convolucionales, entrenar a un algoritmo para que al mostrarle vértebras escaneadas en 3D en alta resolución pueda aprender a filtrar el ruido de las imágenes de más baja calidad, obtenidas mediante una TC en pacientes in vivo. 

Esto permitiría por primera vez medir in vivo la microarquitectura del hueso”, explica👨‍🔬 Thomsen.

Hace ya unos años que el trabajo de👨‍🔬 Thomsen se encuentra orientado en esta dirección. 

Pero la dificultad con la que se encuentra la propuesta es que para que resulte eficaz una técnica como la de las redes neuronales convolucionales, es necesario no solo desarrollar buenos algoritmos de base sino también disponer de muchos pacientes para entrenarlos, de forma tal que aprendan a filtrar los ruidos de imágenes de peor calidad.

El problema es que las imágenes de alta resolución que se necesitan para el entrenamiento sólo se pueden obtener a través del escaneo de huesos ex vivo de personas recientemente fallecidas, porque si pasan más de dos días se descomponen demasiado. 

Por diversas razones, conseguir estos tejidos óseos, para disponer de un set lo suficientemente amplio y robusto, resulta muy complicado.

“Entonces, surgió la idea de ver si podíamos generar artificialmente estructuras óseas sintéticas in silico que permitieran engrosar la base del entrenamiento del algoritmo de redes neuronales convolucionales”, relata👨‍🔬 Thomsen.

Es en este punto en el que la experticia de👨‍🔬 Iarussi en el desarrollo de estructuras sintéticas virtuales que lucen como reales y, más específicamente, su incursión en un método novedoso de IA, conocido como redes neuronales generativas antagónicas (GANs), se complementa con las necesidades de 👨‍🔬 Thomsen.

“Si fuera posible tener decenas de miles de vértebras escaneadas en alta resolución, posiblemente no sería necesario nuestro aporte. 

Pero como son muy escasas, hay que ponerse creativo”, señala👨‍🔬 Iarussi, quien también es profesor adjunto en la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales de la 🏛Universidad de Buenos Aires (FCEN, UBA).

Lo que permiten las GANs es generar, a partir de no demasiados ejemplos -no más que unas pocas vértebras humanas escaneadas ex vivo, en este caso- , muchas estructuras sintéticas virtuales, que no sean idénticas a los escaneadas pero que a la vez luzcan como reales. 

Otro dato importante es que las estructuras generadas, aun con cierto margen para la aleatoriedad, se pueden parametrizar.

“Nosotros tenemos algunos huesos escaneados y, a partir de esa base, generamos artificialmente muchos más y controlamos ciertas características que queremos para cada uno. 

Así como ahora hay algoritmos que te permiten obtener, por ejemplo, la imagen de la cara de un hombre de 43 años de pelo oscuro y barba, que no sea real pero luzca como tal (lo que se conoce como deepfake), nosotros podemos crear huesos sintéticos que tengan determinados parámetros generales. 

Pero además, podemos pedirle que genere aleatoriamente muchos otros que cumplan con las mismas características y, al mismo tiempo, sean diferentes entre sí”, destaca👨‍🔬 Iarussi.

La ventaja con las que cuentan los algoritmos que aprenden a generar rostros humanos es que pueden contar con muchísimo ejemplos para hacer su entrenamiento y aprendizaje, mientras👨‍🔬 Iarussi y 👨‍🔬 Thomsen solo tienen hasta ahora doce vértebras humanas escaneadas, lo que hace mucho más desafiante la tarea.

Los primeros y promisorios resultados de esta iniciativa fueron publicados en las actas de la International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention  y en la revista Computerized Medical Imaging and Graphics, ambos en el año 2020. 

De estos trabajos también formaron parte👨‍🔬 Claudio Delrieux, director tanto de👨‍🔬 Iarussi como de👨‍🔬 Thomsen e investigador del CONICET en la🏛 UNS, y otros investigadores de Argentina, Alemania y España.

“Se trata, hasta donde sabemos, del primer método para modelar artificialmente hueso y crear estructuras óseas virtuales. 

Pero además, para hacerlo, recurrimos a una técnica de IA muy novedosa en la que Emmanuel es especialista”, destaca👨‍🔬 Thomsen.

Obtener artificialmente más ejemplos de cómo pueden ser los huesos de la columna vertebral, a través de las GANs, permite aumentar la base de entrenamiento del algoritmo de redes neuronales convolucionales para optimizarlo y que pueda filtrar el ruido de las imágenes de TC.

Amén de los buenos resultados obtenidos hasta el momento, los 👨‍🔬👨‍🔬investigadores recalcan que el estudio se encuentra todavía en una etapa exploratoria: 

“Es importante aclarar que, aunque ese es el objetivo final, todavía estamos lejos de poder ofrecer un diagnóstico o de que esto llegue a ser una aplicación clínica”, subraya👨‍🔬 Iarussi.

Por Miguel Faigón

Referencias bibliográficas

Iarussi E., Thomsen F., Delrieux C. (2020) Generative Modelling of 3D In-Silico Spongiosa with Controllable Micro-structural Parameters. In: Martel A.L. et al. (eds) Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention – MICCAI 2020. MICCAI 2020. Lecture Notes in Computer Science, vol 12266. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-59725-2_76

Thomsen, F., Delrieux, C., Pisula, J., Fuertes García, J. M., Lucena, M., de Luis García, R., & Borggrefe, J. (2020). Noise reduction using novel loss functions to compute tissue mineral density and trabecular bone volume fraction on low resolution QCT. Computerized Medical Imaging and Graphics, 86, 101816. https://doi.org/10.1016/j.compmedimag.2020.101816

CONICET

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viernes, 8 de enero de 2021

Desarrollan software capaz de medir la respuesta inmune contra cualquier tipo de cancer

 

 Los autores del estudio: Romina Girotti, Elmer Fernández, Gabriel Rabinovich, Hugo Lujan, Yamil Mahmoud, Joaquín Merlo, Florencia Veigas, Mónica Balzarini, Matías Miranda y Darío Rocha.

La herramienta bioinformática, puesta a punto por científicos argentinos, se basa en inteligencia artificial y determina la cantidad y el tipo de glóbulos blancos infiltrados en tumores. 

Ayudará a explicar por qué en algunos pacientes fallan las inmunoterapias y contribuirá al diseño de alternativas terapéuticas efectivas.

Investigadores argentinos desarrollaron una herramienta bioinformática, llamada MIXTURE, que puede cuantificar de manera muy precisa la cantidad y el tipo de glóbulos blancos que se infiltran en tumores.  

El software ayudará a explicar por qué en algunos casos fallan las inmunoterapias contra el cáncer.

“Entender la asociación entre la composición de células inmunes que infiltran los tumores y los mecanismos de resistencia a las terapias existentes permitiría buscar alternativas terapéuticas para estos pacientes”, señaló la doctora en Biología 👩‍🔬Romina Girotti, directora del estudio e investigadora del Instituto de Biología y Medicina Experimental (IBYME), dependiente del CONICET.

El software está dotado de un algoritmo basado en aprendizaje automático o “machine learning”, una rama de la inteligencia artificial, que incorpora conceptos de ciencia de datos para optimizar el análisis de datos biológicos a nivel molecular.

Los investigadores analizaron con MIXTURE datos de biopsias tumorales de cáncer de mama (703 en total), pulmón (526), cabeza y cuello (494), melanoma (401), y colorrectal (n452) obtenidos del proyecto The Cancer Genome Atlas (TCGA).

“Los resultados revelaron asociaciones entre la proporción de distintos tipos celulares inmunes infiltrando el tumor y distintas variables clínicas y genéticas”, destacó el doctor en Bioingeniería e Inteligencia Artificial Aplicada 👨‍🔬Elmer Fernández, primer autor del trabajo e investigador del Centro de Investigación y Desarrollo en Inmunología y Enfermedades Infecciosas (CIDIE), que depende de la Universidad Católica de Córdoba (UCC) y del CONICET.

MIXTURE es una herramienta bioinformática que cuantifica de manera muy precisa la cantidad y el tipo de glóbulos blancos que se infiltran en tumores.

Por ejemplo, en el caso de cáncer de mama los investigadores encontraron asociaciones entre el tiempo de sobrevida de pacientes y el infiltrado de diferentes células del sistema inmune (macrófagos M1 y M2, y células T CD4+ de memoria) en los tumores.

En cuatro grupos de pacientes con melanoma (188 en total) tratados con dos tipos de inmunoterapias, anti-CTLA-4 y anti-PD-1/PD-L1, los 👨‍🔬👩‍🔬científicos comprobaron que los que no respondían a esos tratamientos tenían un mayor infiltrado de células inmunes conocidas como macrófagos M2.

“En cambio, observamos que los pacientes que responden bien a esas terapias tienen un mayor infiltrado de células inmunes T-CD8, que son las encargadas de eliminar a las células tumorales”, explicó👩‍🔬 Girotti, responsable del Laboratorio de Inmuno-Oncología Traslacional del IBYME e investigadora del CONICET.

👩‍🔬 Girotti agregó que el estudio de la composición celular inmune del microambiente tumoral de los pacientes permitiría establecer nuevos biomarcadores para predecir mejor que pacientes responderían a una inmunoterapia.

Para todos los tipos de cáncer, los investigadores establecieron relaciones entre factores genéticos (que varían entre las personas) y el tipo y cantidad de células inmunes infiltradas en los tumores. 

Asimismo, determinaron de qué manera la asociación entre esas dos variables incidía, a favor o en contra, en la respuesta de los pacientes a las inmunoterapias. 

“Esta caracterización echa luz sobre potenciales terapias o estrategias de monitoreo del paciente”, afirmó👩‍🔬 Girotti.

MIXTURE es de libre acceso a la comunidad científica y se puede aplicar a cualquier tipo de tumor, puntualizó 👨‍🔬Fernández.

El estudio fue publicado en la revista “Briefings in Bioinformatics”

Y también participaron 👨‍🔬Gabriel Rabinovich, 👨‍🔬Yamil Mahmoud, 👩‍🔬Florencia Veigas y 👨‍🔬Joaquín Merlo, del IBYME y del CONICET; 👨‍🔬Darío Rocha, de la Universidad Nacional de Córdoba;👨‍🔬 Hugo Lujan, del CIDIE y del CONICET; 👨‍🔬Matías Miranda, de la UCC; y 👩‍🔬Mónica Balzarini, del CONICET.

Agencia CyTA-Leloir

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