¿Cómo está ayudando Bootcamp AI a combatir al Covid-19? — Parte 1/2
IA en la vida real
Ecuador es uno de los países más golpeados por el Covid-19, la falta de información científica en “español” a llevado a organismos de Salud Pública y Privada a designar médicos para que analicen la información de repositorios médicos para generar directrices a la población y personas para la traducción de documentos del idioma “inglés”, esto les toma mucho tiempo ya que son muchos artículos para contrastar la información.
Nuestro objetivo fué entregar información precisa del Covid-19 a través de un análisis de fuentes confiables para que los médicos la experimenten y puedan tomar decisiones.
Para ayudar a resolver este problema utilizamos métodos actuales de Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) llamados BERT y GPT-2 esto nos ayudó a extraer información necesaria/importante de miles de documentos en pocos segundos, para contrastar la información trabajamos con médicos epidemiólogos del Instituto Ecuatoriano de Seguridad Social (IESS) de esta manera podemos entregar información confiable más rápido a una gran cantidad de población.
Los médicos necesitan información confiable de manera rápida, resumida y concreta.
Otros métodos que pueden ayudar.
- Sistemas de búsqueda.
- Preguntas y respuestas.
- Resumen de documentos.
- Traducción automática.
- *Web scraping.
Medicina basada en hechos/evidencias (MBE).
Es un enfoque de la práctica médica dirigido a la toma rápida de decisiones, basado en pruebas científicas de fuentes confiables llevadas a cabo correctamente.
Las recomendaciones médicas correctas tienen que ser consensuadas con especialistas que provienen de metaanálisis, revisiones sistemáticas y ensayos controlados aleatorios.
Fuente de Datos Confiable
En respuesta a la pandemia de COVID-19, Instituto Allen For IA con grupos de investigación liberó un recurso gratuito de más de 47,000 artículos académicos, incluidos más de 36,000 con texto completo, sobre COVID-19 y la familia de virus coronavirus para uso de la comunidad de investigación global.
Análisis del conjunto de datos
Procesamiento del Lenguaje Natural: Es el estudio de técnicas computacionales que ayudan a las computadoras a comunicarse con los humanos.
Métodos: NLTK, word2ved, seq2seq, Elmo, ulmfit, bert…
Bert (Bidirectional Encoder Representations from Transformers): Un modelo preentranado publicado por Google. Es la primera representación de lenguaje profundo bidireccional, sin supervisión, pre-entrenada usando solo un corpus de texto plano.
Esto nos sirve para extraer respresentaciones del texto.
Nosotros utilizamos Bio-Bert un modelo de representación del lenguaje biomédico diseñado para tareas de minería de texto biomédico, como reconocimiento biomédico de entidades con nombre, extracción de relaciones, respuesta a preguntas.
Gpt-2: Es un modelo publicado por Open-AI, nos ayuda a generar respuestas a nuevas preguntas.
¿Cómo sabemos cual respuesta es la correcta?
Cada pregunta y cada respuesta representa un vectos a través de producto punto podemos conocer la similitud entre dos vectores.
Más de información técnica en nuestro siguiente artículo.
Resultados obtenidos
En 2 segundos se obtienen de 1 a 20 respuestas en español muy precisas analizadas de miles de documentos, esto ayuda a los médicos a tomar mejores decisiones.
Pregunta: Recomendaciones para el manejo de los pacientes con Enfermedad Renal Cronica o Insuficiencia Renal Aguda durante la epidemia de coronavirus (COVID-19).
Respuestas:
Mejoras y próximas investigaciones
Mejorar el sistema para que sea más preciso y pueda ser utilizado por pacientes.
Realizar un análisis de los datos de tratamiento de pacientes analizando la prescripción y predecir una receta que ayude al médico(prescripción médica).
Parte 2/2 - En nuestro próximo artículo publicaremos el desarrollo y entrenamiento del modelo.
Autor: PP
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bootcampai@gmail.com
593992552147
Referencias:
