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ITELLIGENT en Microsoft Research, Cambridge UK

En la imagen, Jaime Martel, CTO de ITELLIGENT, en Microsoft Research, Cambridge UK

El pasado 10 de agosto tuvimos el placer de conocer a la Dra. Regina Barzilay, profesora del Massachusetts Institute of Technology (MIT), en su ponencia sobre How Can NLP Help Cure Cancer? en la ciudad de Cambridge (UK). El evento, organizado en el centro de Microsoft Research en Cambridge UK, pertenecía a una serie de ponencias tituladas “Frontiers in AI” (Fronteras de la Inteligencia Artificial) bajo el patrocinio de Microsoft Research.

La charla de la Dra. Regina Barzilay (1970, Chisináu, Moldavia) versó sobre cómo es posible ayudar a la cura del cáncer a través de técnicas de procesamiento de lenguaje natural (PLN o NLP en inglés): How can NLP help cure cancer?

Actualmente, la mayoría de las investigaciones sobre el cáncer se llevan a cabo en el campo de la biología y medicina. La informática sin embargo, desempeña un papel de apoyo menor en este proceso, si es que lo hace. Con su ponencia, Barzilay manifiesta que el PLN, como campo de estudio, tiene la oportunidad de jugar un papel importante en esta batalla contra el cáncer. De hecho, el texto de forma libre sigue siendo el principal medio por el cual los médicos registran sus observaciones y hallazgos clínicos, pero, desgraciadamente, esta rica fuente de información textual es “subutilizada” por los modelos predictivos en oncología. Los modelos actuales sólo se basan principalmente en datos estructurados. Por este motivo, Barzilay defiende la utilización del PLN para avanzar en los estudios sobre el cáncer.

El interés de Barzilay en este tema es relevante, ya que éste comenzó en el momento en el que le diagnosticaron un cáncer de mama. A partir de ese momento, Barzilay comenzó su andadura por la investigación en este campo y descubrió que existen muchas oportunidades para mejorar los sistemas de diagnostico del cáncer. Según ella, no se aprovechan todos los datos que se generan sobre la información de los pacientes; sólo se utiliza una pequeña parte de estos datos. A través de la utilización de esta gran cantidad de datos desaprovechados, se podrían mejorar diagnósticos y tratamientos del cáncer.

A  raíz de su cáncer, Regina Barzilay, comienza a trabajar en este tema con diversos doctores del Hospital General de Massachusetts. De esta colaboración nace un sistema que permite mejorar la extracción de información de los historiales de los pacientes utilizando técnicas de PLN (Procesamiento del Lenguaje Natural). De esta forma se enriquecen las bases de datos.  Asimismo, desarrollaron técnicas para facilitar la interacción de los doctores con el sistema:

  • El sistema permite a los doctores ofrecer, de forma intuitiva y fácil, feedback al sistema (ej. indicar que un dato no es correcto)
  • El sistema no solo realiza la extracción de la información sino que también ofrece una explicación de porqué se han extraído.
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Varias imágenes de la ponencia de Barzilay sobre How can NLP help cure cancer? en Microsoft Research Cambridge (UK)

Además,  Regina habló de las extraordinarias oportunidades para la aplicación de técnicas de Data Science y aprendizaje automático a la lucha contra el cáncer puesto que los modelos actuales podrían mejorarse mucho más. Y no solo utilizando modelos de aprendizaje más avanzados, sino incorporando también muchos de los datos que actualmente no se utilizan -o sólo se utilizan de forma parcial-. Es decir, no sólo a partir de textos no estructurados (ej. historial del paciente) sino, sobre todo, de un mejor tratamiento de los datos (principalmente imágenes) que los modernos sistemas de diagnostico ofrecen.

Algo a destacar sobre la ponencia de Barzilay fue la presencia de Christopher Bishop,  miembro del equipo técnico de Microsoft y Director de Laboratorio de Microsoft Research Cambridge. Bishop estuvo presente en esta charla entre el público ya que ésta misma se disponía en el centro que actualmente dirige. 

Cómo se aplica el PLN

Según Barzilay el procesamiento del lenguaje natural (PLN) de sus  máquinas aplica la información de dos maneras:

La primera fue crear un sistema que coge el informe patológico que ha escrito el doctor, donde está recogida toda la información del tumor, lo reconoce y lo escribe en una base de datos, una especie de tabla estructurada, que los ordenadores pueden analizar fácilmente. Así es posible buscar a las personas que tiene el mismo tipo tumor o que presenta altos condicionantes de poder padecerlo. En definitiva, trasladar miles de informes con letras de doctores diferentes a una tabla donde se puede buscar información. Este primer sistema posee 110.00 informes patológicos de tres hospitales: el Massachusetts General Hospital, el Instituto de Cáncer Dana-Farber Cancer y el Hospital Newton Wellesley.

La segunda forma está relacionada con la interpretación de las mamografías. Se han creado sistemas que pueden ver una mamografía y predecir si la paciente se está dirigiendo hacia el cáncer. Esto es, gracias a que las máquinas identifica patrones correctamente, de tal forma que si se les muestra una serie de mamografías de cómo han ido evolucionando las pacientes que finalmente han desarrollado cáncer, pueden identificar si esos mismos rasgos se están dando en otra paciente. Algo que para los humanos es imposible de hacer.

Actualmente, Barzilay ya ha conseguido algún resultado, especialmente en la detección de condicionantes. Gracias a su trabajo han podido predecir cuando alguien tiene factores de riesgo para tener cáncer y ver cómo se desarrolla.

Regina Barziilay

Regina Barzilay, catedrática del MIT y experta en procesamiento del lenguaje. FOTO: elpais.com TECNOLOGÍA.