La inteligencia artificial llega a los retretes

Hace algo menos de 200 años, un brote de cólera asoló Londres. Era 1854, el Támesis era una cloaca y las cloacas fosas comunes. En lo que llevaban de siglo XIX la población de Londres casi se había triplicado, sobrepasando los 2 millones de personas. Había crecido sin orden ni concierto, sin una infraestructura capaz de gestionar sus residuos, extendiendo la pobreza y la enfermedad entre sus habitantes. Dickens decía que era el peor y el mejor de los tiempos, pero para la mayoría era, simplemente, el peor. Por aquel entonces se seguía creyendo que las enfermedades viajaban por el aire, en forma de efluvios que emanaban de los cuerpos enfermos, miasmas, que decían los doctores. No obstante, empezaba a haber voces discrepantes y la de John Snow fue una de ellas. Él sospechó que aquel devastador brote de cólera se estaba contagiando de otro modo y que el agua infestada de era la clave.

En los últimos 10 días habían muerto más de 700 personas, por eso John Snow decidió arriesgar su vida y entrar en las zonas afectadas a tomar muestras del agua. Si se equivocaba, aquella excursión le habría hecho respirar los mismas del cólera y ahora no estaríamos hablando sobre él. Por suerte, no solo sobrevivió, sino que consiguió pruebas de que el peligro estaba en el agua. Gracias a ello se pudieron plantear estrategias de prevención y los casos de cólera bajaron en picado. Desgraciadamente, en el presente sigue habiendo muchos lugares del mundo que sufren frecuentes brotes de cólera y se estima que, anualmente, mueren 150.000 personas debido a esta enfermedad. Las medidas preventivas y los antibióticos han ayudado a reducir los casos y, por lo tanto, a salvar vidas, peor hace falta sumar estrategias complementarias, y ahí es donde entra la inteligencia artificial. Un nuevo estudio plantea la posibilidad de utilizar micrófonos para diagnosticar precozmente los casos de cólera y, de ese modo, desplegar un plan de contención allí donde pueda surgir un brote, minimizando el tiempo de reacción.

Inteligencias artificiales no tan inteligentes

En las redes sociales podemos presenciar un debate poco fértil sobre si el nombre “inteligencia artificial” es del todo acertado. Quienes lo critican alegan que no son lo que solemos considerar como “inteligentes”. No les falta razón, aunque todo depende de la definición que tomemos. Para evitar conflictos, muchos expertos en inteligencia artificial hablan de ella como una imitadora de comportamientos que normalmente consideramos inteligentes. Y, desde esa perspectiva no hay mucha discusión que valga. Hay inteligencias artificiales capaces de escribir textos, de componer música y de pintar cuadros. Todo ello son actividades que solemos considerar inteligentes y, en el peor de los casos, podemos decir que las inteligencias artificiales imitan bastante bien estas acciones.

Para entender cómo lo consiguen tendríamos que profundizar demasiado, pero podemos resaltar un par de ideas clave. La primera es que estamos hablando de operaciones matemáticas, no de una conciencia que emerge del ordenador. La segunda es que esas operaciones matemáticas permiten almacenar información, identificar tendencias y reaccionar en función de eso a nueva información que les mostremos. Por ejemplo, tras enseñarles muchas imágenes de perros, a lo cual llamamos entrenamiento, se almacenan ciertas tendencias comunes entre esas imágenes, tendencias que le ayudarán a identificar otras imágenes donde también haya perros, pues compartirán esas características clave. No hablamos de instrucciones como “tienen morro y orejas”, sino ciertas distribuciones en los píxeles que componen la imagen, tendencias muy fundamentales.

Diagnóstico fluido

Pues bien, del mismo modo que una inteligencia artificial puede reconocer estas tendencias en una imagen, también puede hacerlo en un sonido, pues no deja de ser un archivo de información que podemos expresar de formas muy diferentes. Por ejemplo, a partir de un sonido podemos generar un espectrograma que, para explicarlo de forma simplificada, sería una gráfica donde el eje horizontal muestra el paso del tiempo y el vertical otra característica del sonido, como el volumen o el tono. En cualquier caso, acabamos teniendo una distribución de puntos, y sabemos que a las inteligencias artificiales se les da bien clasificar estas imágenes, sean perros o confusas nubes de píxeles.

Con esto en mente, los investigadores crearon un micrófono que, situado cerca de la taza del retrete, podía captar el sonido de las deposiciones que, posteriormente, sería analizado por una inteligencia artificial para descubrir el grado de diarrea presente y si había características propias de un caso de cólera. Por ahora esta tecnología es puramente experimental, pero ellos mismos sugieren que podría ser interesante para hospitales o zonas donde los brotes de cólera sean relativamente frecuentes. Por otro lado, es posible que no sea suficientemente sensible o específico para que valga la pena como método diagnóstico. Habrá que seguir investigando para salir de dudas.

QUE NO TE LA CUELEN:

• Aunque pueda identificar una diarrea, cosa que ya se ha probado en el laboratorio, por ahora no sabemos cómo de eficiente es identificando casos de cólera en el mundo real, fuera de las idílicas condiciones del laboratorio. Ese salto es fundamental y de sus resultados dependerá que tenga sentido invertir en esta tecnología o buscar otras formas de identificar precozmente un brote de cólera.

REFERENCIAS (MLA):

• Meeting of the Acoustical Society of America https://acoustics.org/asa-press-room/