(ALEJANDRO GALAVIZ-MOSQUEDA, SALVADOR VILLARREAL-REYES. CRÓNICA)
El creciente uso de la Inteligencia Artificial (IA) con aplicaciones en auge, como el chatGPT, permite observar y experimentar de manera más cercana los potenciales beneficios de los servicios inteligentes.
Básicamente, los servicios inteligentes son una oferta que utiliza los datos recopilados y algoritmos de IA previamente entrenados para proporcionar un servicio. Por ejemplo, una plataforma para detección de COVID-19 analizando con IA imágenes de ultrasonido pulmonar es un servicio inteligente, ya que ofrece al usuario (médico) una interpretación del ultrasonido basada en IA que le puede ayudar en su diagnóstico. Además, cabe notar que los datos nuevos también pueden utilizarse para mejorar los modelos de IA.
En el sector salud, actualmente se vislumbra que, al analizar datos relacionados con los hábitos de una persona a lo largo de su vida, será factible utilizar servicios inteligentes para prevenir enfermedades, realizar diagnósticos oportunos e incluso sugerir tratamientos individualizados. Los beneficios serían múltiples, desde el incremento en la expectativa de vida hasta el aligeramiento de la sobrecarga de los servicios de salud.
Para lograr servicios inteligentes confiables es necesario entrenar adecuadamente los modelos de IA utilizando una gran cantidad de datos de excelsa calidad. Conjuntos de datos incompletos o que no representen a la población adecuadamente afectarán el desempeño de los servicios basados en dichos modelos.
Esto es un reto importante para la investigación y el desarrollo de tecnologías de comunicación, almacenamiento y procesamiento de datos para los servicios inteligentes, particularmente, los enfocados al cuidado de la salud, por las implicaciones de modelos de IA mal entrenados.
La Internet de las cosas médicas y los servicios inteligentes
Para recolectar y enviar continuamente a la nube datos relacionados con la salud de las personas, se deben interconectar fuentes de datos físicas y virtuales, como dispositivos médicos –por ejemplo, baumanómetros–, wearables –como relojes inteligentes– y el expediente clínico electrónico. La interconexión de “cosas” físicas y virtuales a través de redes heterogéneas es conocida como la Internet de las Cosas (IoT, por sus siglas en inglés). Si dichas “cosas” están relacionadas con la salud, se denominan IoT Médicas (IoMT, por sus siglas en inglés).
El desempeño de las redes para la IoMT es determinante en la calidad de los conjuntos de datos que se recolectan. En el mundo altamente interconectado de la actualidad es común trivializar la importancia del desempeño de las redes de comunicaciones. Particularmente, de los protocolos de comunicaciones, es decir, del conjunto de reglas de interconexión para que las diferentes fuentes de datos utilicen las redes de manera organizada. A continuación, describimos algunos de los retos más relevantes en esta área.
Diversidad de dispositivos en las redes para IoMT
Diferentes capacidades en los dispositivos implican usar diferentes tecnologías de comunicaciones. Por ejemplo, algunos relojes inteligentes se conectan a Internet utilizando la red celular; otros, mediante una tecnología como Bluetooth para conectarse a través del teléfono móvil.
El uso de diferentes tecnologías de comunicación equivaldría a utilizar diferentes tipos de transporte para un viaje entre dos ciudades. Los costos adicionales en tiempo y recursos por los transbordos, cambio de políticas de equipaje, velocidad, etc. deberían ser considerados para planificar el itinerario.
Desplegar redes con diferentes tecnologías de comunicación exitosamente requiere trabajar en protocolos que consideren las características de los diferentes dispositivos, como capacidad de memoria, batería y capacidad de procesamiento.
Seguridad y privacidad en las redes de comunicación para la IoMT
La recolección y envío de información sensible, como la relacionada con la salud de una persona, requiere proteger los datos de daños y accesos no autorizados, así como garantizar su privacidad, es decir, proteger los derechos sobre la información al elegir con quién se comparten y cómo se utilizan los datos.
Garantizar la seguridad y privacidad de los datos a través de las diferentes tecnologías de comunicación utilizadas es un reto importante, principalmente donde es limitada la disponibilidad de infraestructura que valide el acceso autorizado.
La movilidad implica que es necesario conectarse a diferentes redes con muy poca o ninguna participación de los usuarios. Por ejemplo, en el trayecto de la casa a la escuela o al trabajo un usuario podría conectarse a través de la red inalámbrica en casa, la red celular y la red inalámbrica del destino.
Para abordar este reto se requieren protocolos que permitan mantener la conectividad a través de diferentes redes que usan la misma tecnología (traspaso horizontal) y que usan diferentes tecnologías (traspaso vertical).
Redes IoMT para servicios inteligentes
Desplegar servicios inteligentes requiere fortalecer la infraestructura de recolección y almacenamiento de datos, que permita entrenar adecuadamente los modelos de IA. En los laboratorios de IoMT (Monterrey) y el de Redes Inalámbricas y Sistemas Embebidos del CICESE trabajamos en la investigación y desarrollo de redes IoMT para el envío de datos de salud provenientes de diferentes dispositivos y tecnologías de red.
Desarrollamos una plataforma de recolección de datos de salud que puede ser desplegada en zonas con baja disponibilidad de infraestructura de comunicación o con baja capacidad. Investigamos el uso de tecnologías de red para la IoMT para sistemas inteligentes que apoyen las terapias de rehabilitación física en infantes.
Otro reto que abordamos es el análisis del impacto de la calidad de los datos en el desempeño de las redes para la IoMT, la eficiencia de los modelos de IA y, por lo tanto, la eficiencia de los servicios basados en estos modelos.
Considerar los aspectos aquí expuestos es fundamental para que los servicios basados en IA puedan cumplir las expectativas de contribuir a transformar los servicios de salud y disminuir su sobrecarga.
*Los autores son investigadores en el Centro de Investigación Científica y de Educación Superior de Ensenada, Baja California (CICESE). El Dr. Alejandro Galaviz trabaja en la Unidad Monterrey; el Dr. Salvador Villarreal está adscrito al Departamento de Electrónica y Telecomunicaciones