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la enfermedad hasta cierto punto, y calcular, por ejemplo, el riesgo individual del paciente de caerse”. Esto les da a los médicos la opor- tunidad de ajustar sus tratamientos a las necesidades individuales de sus pacientes a tiempo. El Dr. Marc Batschkus, especialista en procesamiento de informa- ción médica y consultor en esta área, puede ver el valor añadido de la IA en el pronóstico mediante sensores: “Los dispositivos peque- ños podrán dar a los pacientes crónicos, en particular, una mejor indicación del curso de su enfermedad y de la necesidad potencial de intervención. El foco está en los sensores más que en la IA en este caso. Aun así, estos datos se usan para grandes colecciones de datos y los pronósti- cos se forman sobre esa base”. Muchos proveedores de tecnología de software y sensores estarán presentes en MedtecLIVE en el Centro de Exposiciones de Nuremberg para ilustrar la forma en que el hard- ware y el software trabajan juntos para formar la base de la futura implementación de la IA. Aprendizaje automático Antes de que la IA pueda realizar tareas de esta naturaleza, primero necesita ser entrenada. “Con el aprendizaje automático, los seres humanos tienen que alimentar un algoritmo con datos”, explica el Dr. Matthias Weidler, de Astrum IT, un proveedor de servicios ubi- cado en Medical Valley que ofrece tanto consultoría informática como ingeniería de software. Weidler explica que la IA tiene que ser entrenada en consecuencia: “Por ejemplo, el sistema muestra imá- genes de huesos sanos y rotos. La intención es usar los datos para mostrar al sistema qué pertenece a qué clase”. También considera importante que los datos sean exhaustivos y de alta calidad. Los límites de la IA Su colega el Dr. Jan Paulus señala, sin embargo, que todavía existen algunas limitaciones: “La IA está aún muy lejos de poder procesar las reglas por sí misma. No tiene conciencia, ni creatividad, y aún no es capaz de identificar por qué algo es como es”. Weidler añade: “La IA tampoco puede clasificar nada sobre lo que no ha sido entrenada. Por eso es indispensable un gran corpus de datos de entrenamiento. “Los acuerdos de colaboración entre hospitales son esenciales si queremos alcanzar el volumen requerido de datos de formación”, observa Aumüller. Siemens Healthineers confía en la coopera- ción internacional a este respecto: “Esto significa que la IA puede ser entrenada a través de múltiples continentes y cubrir un rango de poblaciones basado en los datos recopilados en el proceso”. Portabiles también ha trabajado mucho en el entrenamiento de su sistema de IA, que todavía está en fase de desarrollo: “Hemos rea- lizado más de 2.000 análisis de marcha clínicamente estratificados para este fin, principalmente en pacientes con Parkinson”, informa Steidl. “Eso significa que ya tenemos una gran cantidad de datos. Y crecerá aún más gracias a tres estudios clínicos que se están lle- vando a cabo”. En Europa, en particular, la recopilación de datos implica compara- tivamente más tiempo y esfuerzo que en otros países como China, un pionero en lo que respecta a la IA, debido a las estrictas leyes de protección de datos vigentes en Europa. La competencia internacional fue una de las razones por las que el gobierno federal de Alemania aprobó su Estrategia de Inteligencia Artificial el 15 de noviembre de 2018. Su objetivo es promover la investigación y el desarrollo de la IA aquí en Alemania y reforzar el país como centro de investigación de la IA. El gobierno federal es consciente del problema planteado por la gran necesidad de datos para la formación de sistemas combinada con un acceso limitado a los mismos, y esto es algo que la Estrategia pretende remediar: “Para mantenernos al día con el potencial que ofrecen los volúme- nes de datos disponibles en otras regiones del mundo, necesitamos pensar y actuar directamente a nivel de la UE. La Nube Científica Europea (EOSC) ofrece un punto de partida inicial a este respecto”. El gobierno alemán también percibe una solución potencial para establecer ‘asociaciones de datos’: “Existe un gran potencial en el intercambio de datos y en la puesta en común de datos en los procesos industriales, donde se generan y analizan grandes volúmenes de datos. El gobierno alemán está revisando las oportuni- dades de mantener “asociaciones de datos” mutuas entre empresas, por ejemplo, aumentando la visibilidad de las plataformas existentes como el Espacio Internacional de Datos (IDS)”. En los próximos años quedará claro si la estrategia ha sido un éxito o no, y si se aplicará hasta 2025. El gobierno federal quisiera invertir cerca de tres mil millones de euros durante este tiempo para implementarlo. También en la Cumbre MedTech de este año, el programa incluyó temas como la protección de datos, la seguridad en las transmisio- nes y aplicaciones de Big data. El aprendizaje por máquinas y la inteligencia artificial también fueron algunos de los temas clave de esta cumbre de expertos en el sector de la tecnología médica. Batschkus, también abordó otra cuestión, el hecho de que disponer de muchos datos no es suficiente para lograr el resultado deseado: “El término ‘IA’ y la metodología subyacente están inseparablemente ligados a Big data, ya que gran- des volúmenes de datos son esenciales para la creación y formación de sistemas de IA. Pero todavía hay muchos puntos débiles en la metodología de Big data, y nos estamos precipitando con la idea de que “más datos significa más conocimiento”. A veces esto resulta en trabajar sin ningún enfoque teórico, lo que significa que los errores y las malas decisiones en el proceso de desarrollo son una conclusión predecible”. De hecho, un cierto grado de experiencia en la capa- citación en AI es una condición previa obligatoria: “A menudo los errores no se cometen maliciosamente, sino que se producen sim- plemente porque no se dispone de los conocimientos necesarios”, observa Paulus. Para remediar estos casos, Astrum IT ofrece asesoramiento de apoyo, que en la actualidad tiene más demanda que nunca: “Desde el año pasado, hemos estado ofreciendo actividades de consultoría, formación y planificación específicamente adaptadas al tema de la inteligencia artificial en respuesta a la creciente demanda”, dice Weidler. “Ahora estamos ahí para ayudar con todo el proceso de desarrollo”. • La feria MedtecLIVE se celebró en Núremberg, Alemania, del 21 al 23 de mayo INTELIGENCIA ARTIFICIAL 34