La IA reduce los riesgos de ceguera y ayuda en el despliegue de ayuda

México apuesta en sus jóvenes para desarrollar IA con impacto social

En el país no sólo las instituciones médicas o grandes empresas de tecnología están generando ideas para usar la IA con impacto social. El Conalep y la UNAM han colaborado con Intel en su programa AI Global Impact Festival, a través del cual han surgido iniciativas que podrían convertirse en proyectos relevantes para la comunidad.

Este año, los ganadores de esta iniciativa en México fueron los estudiantes del Conalep Saltillo I, Alejandro Bastida Bastida, Teodoro Alexander López Hernández y Jorge Alberto Rodríguez Hernández, quienes están trabajando en un dispositivo que combina software de IA con el gadget para detectar diferentes tipos de cardiopatías, que es una problemática con alta tasa de mortalidad en México, pero con poca visibilidad.

En la categoría para mayores de edad, los estudiantes Abigaíl Valtierra Aguilar, Luis Antonio Aguilar Pérez y Fermín Ramírez Crescencio, de la Facultad de Ingeniería de la UNAM, obtuvieron el primer premio por su proyecto de usar IA para la identificación de contaminante en sistemas de agua residuales, un aspecto en el que no hay regulaciones en el país, pero afecta a la población en general.

Por ahora, ambos proyectos se encuentran apenas en las primeras etapas de gestación, pero son una muestra de que la tecnología puede tener una incidencia sobre asuntos sociales o relacionados a la atención médica que cambian la vida de las personas.

Los sesgos arriesgan el uso de la IA el sur global

Si bien estos ejemplos son una muestra de los beneficios que puede representar la IA, existen poblaciones bajo el riesgo de padecer los sesgos de la tecnología, y estos son los países del sur global, así como las poblaciones históricamente vulnerables.

Ferrés ejemplifica esto con el hecho de que antes se creía que las personas zurdas morían antes. No obstante, esto se debía a que durante mucho tiempo los estudios y estadísticas no tenían en cuenta la discriminación que este sector sufría y, por lo tanto, el verse forzados a utilizar la mano derecha, lo cual reducía su esperanza de vida.

“La mayoría de los datos que recopilamos tienen algún sesgo. Es muy importante entender esa información, comprender los sesgos porque si no lo hacemos, tendremos modelos que cometerán muchos errores muy tristes”, puntualiza Ferrés, consciente de los retos de la IA.

De hecho, menciona que en el laboratorio han habido casos en los que las muestras fallaron. Se trató de un estudio que se publicó en la revista Nature, donde los investigadores tomaron fotografías de lesiones cutáneas para detectar cáncer de piel. Sin embargo, el modelo estaba entrenado con imágenes de personas caucásicas.

“El modelo era muy preciso”, narra el especialista, pero únicamente cuando se trataba de pieles blancas y no se podía utilizar en otros grupos, como los latinos, afrodescendientes o asiáticos, por mencionar tan sólo algunos casos.

Por lo tanto, el sur global enfrenta un reto incluso más grande, debido a que no hay suficiente información de sus poblaciones, a causa de la falta de inversión por parte de las organizaciones para poder generar esa información. “Muchos de los proyectos con los que queríamos trabajar (en zonas como África o Latinoamérica) fracasan por el acceso a los datos”.


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