Así fue la Conferencia sobre Inteligencia Artificial en Medicina

Asombrosa conferencia del Dr. Luciano Tamargo, Investigador del Conicet, en la sede cultural y científica de la Asociación Médica de Bahía Blanca, el pasado jueves 1 de noviembre de 2018.
El disertante luego de agradecer especialmente  la invitación del Centro de Médicos Jubilados y Pensionados de Bahía Blanca (CEMEJUP BB) y de transmitir que se sentía afortunado de poder desarrollar en un ámbito apropiado dicha charla, expuso la Conferencia con una rica interactividad del auditorio, que se fue ampliando a través del tiempo y terminó siendo casi un diálogo, del que él rescató la sólida formación sobre el tema en cuestión por parte de muchos de los presentes. La riqueza del debate finalizó como un encuentro en el que todos se sienten en el mismo nivel.
En la sala también se encontraba su Jefe de Servicio, el Dr. Alejandro García, que había concurrido atraído por el grupo que conformaba la platea y para disfrutar de la presentación de su amigo y alumno. Él mismo se mostró asombrado gratamente por el "rapport" que logró el Dr. Tamargo con todos los presentes.

Quedó claro el concepto que todos los mecanismos tecnológicos comentados son, de alguna manera, la rampa de lanzamiento de otra "era" en la vida de la humanidad. Que los beneficios que tienen hoy los médicos que adhieren a estas novedades son enormes y que mañana será indispensable adherir a estas maravillas tecnológicas si desean seguir brindando lo mejor de sus conocimientos a la comunidad. Se basó en que diariamente se lanzan al mercado mundial 2000 resultados finales de Trabajos de Investigación y que ello torna imposible concebir que el médico disponga, a través de la lectura extractada (tan siquiera), de todos y cada uno de los mismos. Que las tecnología les facilita la incorporación de las novedades a través de los resultados orientadores que ofrece a los lectores, según sus necesidades.                         

En la foto los Dres. Fernández Latour, Tamargo, Smirnoff y Mele

Agradecimiento de la concurrencia
 a la disertación del Dr. Luciano Tamargo

Nuestros visitantes de lujo los
Dres. Luciano Tamargo y Alejandro García

Luego de una breve introducción a algunos conceptos y líneas de investigación de Inteligencia Artificial, la charla se orientó hacia algunas aplicaciones que hoy en día se están utilizando a nivel mundial que hacen uso de estrategias de inteligencia artificial para obtener un rendimiento asombroso sirviendo de un invaluable apoyo a los profesionales de la medicina.

Entre estas aplicaciones, se presentó a Thalia, un poderoso motor de búsqueda semántico que permite explorar 27 millones de resúmenes de PubMed. Esta herramienta, con apenas 20 días de su puesta a disposición en la Web, significa una solución muy valiosa para los médicos que necesitan buscar soluciones en artículos científicos. En su versión actual, es capaz de reconocer ocho tipos diferentes de conceptos que aparecen en los resúmenes biomédicos: Productos químicos, Enfermedades, Drogas, Genes, Metabolitos, Proteínas, Especies biológicas, Entidades anatómicas. Thalia está disponible a través de una interfaz basada en web:

http://nactem-copious.man.ac.uk/Thalia/

Un aspecto clave de este motor de búsqueda es que se actualiza diariamente desde PubMed.

Thalia, ofrece minería automática de conceptos que aparecen en artículos indexados en PubMed y su normalización a ontologías especializadas. De esta manera, es posible buscar y recuperar todos los documentos que contengan alguna mención de un concepto dado, independientemente de la variación textual que se utiliza para representar ese concepto. Del mismo modo, la polisemia, es decir, un mismo término con múltiples significados, se resuelve en función del contexto en el que aparece un término.

A diferencia de otros, Thalia:

1. Se actualiza diariamente descargando automáticamente actualizaciones de PubMed, extrayendo conceptos y agregándolos al índice de búsqueda.

2. Los métodos de reconocimiento de entidades de Thalia se han especializado para texto biomédico (hecho a medida) como resultado de años de investigación. Es una herramienta hecha a medida, esto es, está pensada para la comunidad médica.

3. Thalia utiliza un mecanismo de resolución de abreviaturas sensible al contexto para mejorar el reconocimiento del concepto.

Esta herramienta, ha sido desarrollada por el Doctor en Ciencias de la Computación Axel Soto durante una estancia de investigación, que duró 4 años, en un laboratorio de Manchester. Axel es de Bahía Blanca, y se recibió de Ingeniero en Sistemas de Computación en la Universidad Nacional del Sur. Hoy en día, es docente del Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación de la UNS y se desarrolla como investigador del Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación (CONICET - UNS).

Thalia (Text mining for Highlighting,
Aggregating and Linking Information in Articles)