Inteligencia Artificial y Neurología: I Parte

  • Mario Camacho Pinto Academia Nacional de Medicina
Palabras clave: inteligencia artificial, neurología, ciencia, tecnología, neurofisiología, bioingeniería

Resumen

Ideado el concepto de l.A en la década de los años 50 e iniciado a continuación su desarrollo práctico por los ingenieros de computadores, progresivamente se fue llegando a la conclusión (1965) de que es necesario simular los mecanismos cerebrales de estructura y organización si se quiere llegar a imitar la mente humana (1).En la actualidad se admite por consenso que el esperado progreso de la l.A solo podrá obtenerse cuando la Neurofisiología logre resolver los problemas que han frenado a la Ingeniería Electrónica en su intento de extrapolar lo natural a lo artificial.Personalmente he venido rastreando este tema del cual me mantuvo por algún tiempo inhibido el espectro del sistema matemático binario creado por el logístico ingeniero inglés George Boole con base en las dos cifras digitales O y 1, hasta cuando la American Association for the Advancement of Science, sección del Medical Science patrocinó y realizó en 1979 un simposio y publicó en 1982 el libro “Artificial Inteligence in Medicine” (2). Me ha parecido interesante para los lectores de “Medicina” presentarles en forma resumida y documentada el tema l.A y Neurología. De las bases para cimentar su enfoque de actualidad trata este ensayo.Indagando inquietudes en este sentido en nuestro medio, encontré que hay un inicio de práctica aplicada del sistema de programas de consultores en Medicina, concretamente el de Expertos planeado por la American Medical Association como “Medical Family Guide”, por parte de la Texas Instrumen ts Inc. que ha instalado en su sede de Bogotá una sección que está organizando el programa mencionado de expertos con equipo adecuado compuesto por varios computadores e ingenieros especializados en U.S. en software (3).Allí obtuvimos una demostración práctica de las labores que está adelantando “Texin” con la colaboración de las Universidades Piloto y Andes que curiosamente no tienen Facultad de Medicina. Están trabajando en varios programas como Cefalea, Dolor Abdominal, Deshidratación y preparando el de Pediatría. Se nos mostró un “razonamiento” entre computador y usuario pantalla y teclado, en que este no sólo hace preguntas sino que también tiene que dar respuestas binarias sí o no de feed back a las contra preguntas de la máquina para orientación que le permita emitir una conclusión. Según lo informado en el curso de la sesión, podrían eventualmente extender este programa local hacia la docencia médica y paramédica. La impresión que obtuvimos fue más que todo la de su utilidad para ayudar al médico a organizar y sistematizar sus conocimientos como método rutinario para llegar a un diagnóstico aproximado, que le permita definir conductas con los resultados de exámenes para clínicos y datos de laboratorio que el mismo computador sugiere tener en cuenta antes de formalizar la decisión terapéutica. El campo es ilimitado, existen muchos otros programas como el Casnet sobre conocimientos, Caduceus para Medicina Interna, Mycin para Enfermedades Infecciosas, etc. que se han realizado en U.S. y acerca de los cuales se espera el veredicto del tiempo. .S. Smith y M. Braude( 4), publican en Byte, diciembre de 1985 el trabajo “Estrategias de Manejo de Software” en donde explican que el Experto es un sistema computador diseñado para actuar como consultor en decisiones; que está integrado por una base de conocimientos almacenados en un computador y un programa aplicado a la solución de solicitudes particulares “discutido” con el usuario en una pantalla de preguntas y respuestas. Proporciona conclusiones, sugiere soluciones y si es exigido explica sus líneas .de “pensamiento”.Este sistema de Expertos es considerado como una rama de la inteligencia artificial aplicable no sólo en Medicina sino en otras disciplinas incluyendo robótica. Su actividad comenzó optimista hasta cuando se advirtió que el experticio humano consiste en algo más que aprenderse un libro; es el criterio ganado en años de observación, ensayo y errores de procedimiento. La programación actual es tan exigente que ha hecho necesaria la formación de “ingenieros de conocimiento”...

Biografía del autor/a

Mario Camacho Pinto, Academia Nacional de Medicina
Académico de Número

Citas

1 Douglas B. Lenal. Computer Software for Intelligent Systems. Byte. Pag 204 1985.
2. Peter Szolovitz. Artificial Intelligent in Medicine. A.A.A.s. Symposio 1982.
3 Julio Lopez. Expertos. Texins, Bogota. Informacion personal 1986
4 S. Smith y M. Brande. Soflware Mangement Strategies. Gartner Group Pag. 3. 1985.
5 P.W. Winston. Artificial intelligence 1977.
6 Harvcy S. Levin, Arthur Benton Baker Clinical Neurology. 1-11-14. 1984.
7 Graham Beaumont. Introduction to Neuropsychology. Blackwell . ScPress 1983
8 K. Heitman. E. Valenstein. Clinical Neuropsychology.Oxford 1979
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11 John Murphy. Curso Basico de Computadores Digitales. Ed. Glem. B. Aires. 1973.
12 .Johns Stevens Reverse Inginecring the Brain. Byle. IV 1985.
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14 Artbur Bachraih. T del Aprendizaje. A.M. Freedman Psiquiatría. II. Salvat 1982.
15 Gonzalez Vicente. Symposio Sociedad Neurologica de Colombia 1985
16 Jack Kilby. Texas Inst. lnc. Citado por Stevens. 1985
17 H.W. Magoun. The Waling Brain. Ch Thomas 1960.
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19 S. Kffer y .J. Nicholls From Neuron to Brain. Sinacer Inc. Mass. Pag 405. 1977
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21 B.I• Skaner Science and Human Bchavior Free Press N. York. Pag 59 y sg 1965.
22 David Olloson Phisiology of the Nervons System Karolinsk Institute. 1983.
23 Charles M. Eair the Physical Foundations of the Psyche. Pag. 97 y mg 1963
Publicado
1986-08-31
Sección
Artículo Científico