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UNL y CONICET (Argentina) desarrollan inteligencia artificial para predecir desnutrición en niños

El proyecto será desarrollado en un hospital público de la ciudad de Santiago del Estero

Máquinas que predicen la desnutrición en niños, trastornos de crecimiento u obesidad. Este nuevo sistema de inteligencia artificial ha sido creado por el ingeniero argentino Cristian Yones, doctorado de la Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas de la Universidad Nacional del Litoral (UNL) que colabora con el Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET) de Argentina.

El proyecto será desarrollado por investigadores del Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional (sinc(i)) en colaboración con la empresa Excelencia Soluciones Informáticas SRL. El modelo de aprendizaje automático será incorporado como un módulo a un software de la empresa y comenzará a andar en unos meses en el Hospital Regional “Dr. Ramón Carrillo” de la ciudad de Santiago del Estero, al norte del país. El acto de firma del acuerdo entre ambas instituciones se llevó a cabo el 1 de abril en la oficina del rector Enrique Mammarella.

“El médico toma medidas, el peso, la talla y el perímetro encefálico, lo carga en la computadora y el sistema genera la previsión de cómo van a evolucionar esos puntajes z en el siguiente año”, ha resumido Yones. Esta puntuación z son los parámetros que establece la Organización Mundial de la Salud (OMS) a partir de los cuales se establece si un niño tiene un crecimiento normal.

El sistema de algoritmos toma en cuenta también la historia clínica de los menores, enfermedades, así como “diagnósticos textuales” o “si se le recetó cierto medicamento”, ha explicado el ingeniero de 30 años. El ordenador incorpora además información sobre la dieta y todas las variables que muestran la evolución de esos puntajes z, ha detallado.

“Siempre hemos trabajado en aplicaciones orientadas a la salud. La asociación con esta empresa es muy interesante porque poseen un gran volumen de datos, lo cual es fundamental para que podamos armar modelos y lograr que las máquinas aprendan”, ha advertido Diego Milone, director del sinc(i), quien ha reconocido el trabajo de Yones.

“La Universidad, a través del módulo de inteligencia artificial que estamos desarrollando, le aporta valor agregado al software de la empresa. Asimismo, la empresa nos plantea desafíos interesantes desde el punto de vista de la investigación y de la aplicación de algoritmos que venimos trabajando hace mucho tiempo”, ha añadido Milone.

La idea le surgió a Yones en la Competencia de Aprendizaje Automático de la Escuela de Ciencias Informáticas de la Universidad de Buenos Aires (UBA) hace casi dos años. Y ganó por ella el primer lugar. El tema de la competencia era la predicción de variaciones de parámetros de salud infantil en Argentina, para crear un modelo que permitiera detectar individuos en situación de riesgo.

Para ello, los participantes tuvieron acceso a datos anónimos obtenidos en controles realizados a niños menores de 10 años en distintos centros de salud del país durante 2013 y 2014. El reto consistió entonces en identificar a menores que experimentaban algún problema en algunos parámetros de salud, tales como masa corporal, peso y altura, estandarizados por edad y género según la OMS.

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