La inteligencia artificial y el machine learning en los respiradores contra el coronavirus

En estos tiempos de tribulación en los que nos está tocando vivir es momento de recordar la frase “De la necesidad virtud”. Ya que las necesidades se multiplican en los tiempos actuales y, desgraciadamente parece qué van a seguir multiplicándose más en el futuro próximo, vamos a intentar buscar las virtudes que podemos obtener de las mismas.

Como es bien conocido, uno de los equipos imprescindibles en lucha contra el coronavirus son los respiradores/ventiladores de asistencia vital porque son equipos altamente sofisticados. Estas máquinas precisan ser capaces de proporcionar al paciente la mezcla de oxígeno de la forma adecuada al desarrollo de la enfermedad y las necesidades de los pulmones, monitoreando su situación hasta el complejo y crítico momento de la desintubación. La complejidad de su sistema de control hace que no existan más de cuatro fabricantes a nivel mundial con la calidad exigida a nivel médico, lo que provoca un problema mundial de existencia de respiradores válidos dado que, por desgracia, éstas no tienen la capacidad de producción de los equipos necesarios para hacer frente a la pandemia mundial del coronavirus.

Esta problemática ha provocado numerosas actuaciones en todo el mundo para construir respiradores para atender esta necesidad vital. En general la fabricación de un ventilador no es compleja, salvo la de su cerebro, el control de monitorización y actuación del sistema completo. En este sentido, estamos viendo multiplicidad de actuaciones para solventarlo, en  las que se está trabajando múltiples equipos multidisciplinarios en Europa y en América.

Un enfoque singular es la aplicación del aprendizaje de máquina (machine learning) con inteligencia artificial (IA) a los equipos de reanimación o ventilación asistida vital de los hospitales. Se basa en que uno de los hechos menos conocidos es que la respiración humana es un sistema caótico por excelencia. La multitud de parámetros que influyen en la forma de onda en la que se pueden representar los procesos de inspiración y espiración hacen que dicha forma de onda no sea representable de una manera simple.  De ahí proviene la dificultad de diseñar equipos mecánicos para generar artificialmente esa forma de onda que permitan una gestión, control y fabricación de dispositivos ventiladores que cumplan con las garantías médicas exigidas.

Ante esta dificultad, numerosos grupos de científicos se han puesto a trabajar en las capacidades de la inteligencia artificial en el aprendizaje de máquina para la gestión y control de dispositivos ventiladores. El primer reto con el que nos encontramos a la hora de desarrollar cualquier dispositivo de aprendizaje de máquina es el paradigma a utilizar dentro del universo de los algoritmos adecuados.

Para diferentes investigadores parece claro que la opción más interesante es el  aprendizaje por refuerzo (reinforcement learning), por su utilidad para sustituir un control adaptativo de los respiradores mediante un mecanismo de aprendizaje por recompensa. La multitud de parámetros que influyen en el proceso fisiológico de la respiración, nos lleva a encontrarnos con numerosos fenómenos al analizar y organizar los datos de espacios de múltiples dimensiones, datos que no suceden en un espacio de tres dimensiones, al tener que considerar al tiempo como otra dimensión (maldición de dimensionalidad en machine learning) sobre los espacios de datos y, por tanto, la casi imposibilidad de emplear métodos de aprendizaje supervisado.

En este sentido, Criptosasun está desarrollando, en colaboración con sus socios de la comunidad universitaria americana, un sistema de control/monitoreo a través de pruebas y homologación mediante una algoritmia implementada en Matlab en paralelo a un sistema de inteligencia artificial, en la que las funciones de recompensa se implementen en el algoritmo de control/monitoreo de los parámetros respiratorios provenientes del paciente.

Trabajando rápidamente en un sistema de pruebas y homologación de éstos, seguramente se conseguirá disponer de ventiladores de asistencia vital no especialmente  complejos, pero médicamente efectivos,  en un breve espacio de tiempo. Criptosasun pone los avances que ha conseguido a disposición de la comunidad de desarrollo de ventiladores para luchar contra esta plaga que nos invade.

Ignacio Ozcariz.  iozcariz@criptosasun.com

 

 

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