Cómo el aprendizaje automático (ML) está cambiando nuestra vida: 3 aplicaciones interesantes

Si se mantiene al tanto de las noticias relacionadas con la tecnología, es probable que haya encontrado algunas historias que cubren el aprendizaje automático. Un número cada vez mayor de aplicaciones y servicios aprovechan esta tecnología para producir mejores y más rápidos resultados. Y el mercado del aprendizaje automático no se desacelerará en el corto plazo; más de $ 37 billones en la financiación se ha asignado al aprendizaje automático a partir de 2019, y el mercado mundial para el aprendizaje automático está programado para supere los $ 209 mil millones para 2029.

La era digital moderna ha requerido que las empresas, grandes y pequeñas, se adapten rápidamente para poder procesar más datos y seguir siendo competitivas. El aprendizaje automático ha permitido que estas empresas se adapten y exploren ideas de negocios basadas en el aprendizaje automático, de los cuales hay un suministro aparentemente interminable en muchas industrias. 

Con ese fin, vamos a explorar algunas de las aplicaciones de aprendizaje automático más interesantes y útiles que abarcan diferentes industrias, así como lo que depara el futuro para el aprendizaje automático.

1. Industria médica

Las nuevas aplicaciones del aprendizaje automático en la industria de la salud están permitiendo a los médicos hacer que el tratamiento y la comunicación de sus pacientes sean más eficientes. Por ejemplo, los pacientes pronto podrán beneficiarse de un tratamiento menos costoso gracias a los sistemas habilitados para el aprendizaje automático que recopilan datos del paciente y recomiendan qué pruebas médicas se pueden evitar. Las técnicas de aprendizaje automático también aumentarán la eficiencia de los ensayos clínicos y la eficiencia general de la investigación en un entorno clínico, lo que eventualmente conducirá a un tratamiento más efectivo del paciente.

Comunicación con el paciente

Los servicios de comunicación con el paciente son un gran ejemplo de una herramienta que utiliza el aprendizaje automático en un entorno de atención médica directa. Los médicos pueden confiar en un servicio de comunicación con el paciente que utiliza técnicas de aprendizaje automático para muchas tareas importantes, incluida la automatización de recordatorios de citas y retiros, brindando a los pacientes diferentes opciones de pago en persona y remotas, programación en línea y mucho más. Los servicios de comunicación con el paciente hacen que sea mucho más sencillo para los profesionales de la salud mantenerse conectados con todos sus pacientes en múltiples puntos de contacto, desde el momento en que comienzan el tratamiento hasta el pago final.

Tratamiento Médico Personalizado

El aprendizaje automático también hace que sea más viable para los médicos crear tratamientos personalizados. Los sistemas habilitados para ML pueden ingerir datos de pacientes, como su historial médico familiar y registros de salud de por vida, y luego comparar esos datos con investigaciones actuales para recomendar medicamentos y tratamientos personalizados. El aprendizaje automático puede tener un impacto significativo en el avance del tratamiento personalizado una vez que comienza a evaluar los genes y los marcadores genéticos de los pacientes que se abordan mejor con medicamentos específicos.

La medicina personalizada permite la selección y entrega de tratamientos que son específicos para un paciente y que le dan a ese paciente un resultado tan positivo como sea posible. El mayor obstáculo a superar cuando se trata de medicina y tratamiento personalizados habilitados para el aprendizaje automático es encontrar el mejor tratamiento específico para el paciente, incluso cuando la cantidad de predictores de respuesta positiva (genética y biomarcadores, por ejemplo) y las opciones de tratamiento continúan creciendo. 

Un buen ejemplo a tener en cuenta es el Estudio Combinado de Farmacoterapias e Intervenciones Conductuales para la Dependencia del Alcohol (COMBINE), uno de los ensayos clínicos más grandes de los Estados Unidos cuyo análisis principal se centra en la dependencia del alcohol. El estudio utiliza métodos CART (árboles de clasificación y regresión) que tienen en cuenta múltiples predictores potenciales para averiguar qué combinaciones de resultados positivos y características de los pacientes pueden existir. Un método personalizado basado en árboles, como CART, permite la selección precisa de tratamientos óptimos específicos para el paciente basándose únicamente en las características iniciales.

2. Industria financiera

A medida que un número creciente de empresas se centran en impulsando más ventas de comercio electrónico y atendiendo a los compradores en línea, los casos de transacciones fraudulentas siguen aumentando. Afortunadamente, los algoritmos habilitados para el aprendizaje automático permiten que estas empresas rechacen a los estafadores y mitiguen los casos de transacciones fraudulentas. 

Detección de fraude

La Coalición Contra el Fraude de Seguros estima que los actos de fraude les roban a los consumidores estadounidenses al menos $ 80 billones anualmente. Como tal, un gran objetivo de las aplicaciones de aprendizaje automático en el mundo de las finanzas es detectar, minimizar y, en última instancia, evitar que ocurran actos de fraude. El aprendizaje automático es ideal para la prevención del fraude: puede analizar grandes conjuntos de datos para detectar patrones de comportamiento inusuales.

Los sistemas de aprendizaje automático permiten a las instituciones financieras detectar irregularidades e identificar cambios sutiles en grandes conjuntos de datos con una precisión mucho mayor (fuente de la imagen: SDK finanzas).

Una aplicación basada en el aprendizaje automático que opere en el dominio de las finanzas y la banca podría, por ejemplo, analizar cada transacción que realiza un cliente para asignarle una puntuación de fraude. Esta puntuación puede indicar la probabilidad de que una transacción sea fraudulenta; si la transacción de un cliente es realmente fraudulenta, una aplicación basada en aprendizaje automático puede bloquearla y marcarla para que se revise manualmente.

Todo este proceso ocurre en cuestión de segundos, particularmente porque una aplicación basada en aprendizaje automático puede asignar un cierto umbral a las puntuaciones de fraude que activa automáticamente los rechazos si las puntuaciones son demasiado altas. Sin la ayuda del aprendizaje automático, este proceso sería muy diferente, ya que ningún ser humano es capaz de revisar miles de puntos de datos en cuestión de segundos para tomar decisiones en una fracción de segundo.

Predicción de elegibilidad de préstamo

La tecnología también se puede aplicar a la industria bancaria para predecir la elegibilidad del préstamo. Esencialmente hablando, los bancos generan una ganancia de los préstamos que otorgan, y es necesario que validen adecuadamente la elegibilidad del préstamo antes de ofrecerlos. Las aplicaciones basadas en el aprendizaje automático pueden ayudar a los bancos a determinar si es probable que el beneficiario de un préstamo lo pague o no. 

3. Reconocimiento facial y visión artificial

Si está interesado en hacer crecer un negocio a través del marketing en redes sociales, sabe que necesita una forma de involucrar a muchos de sus usuarios simultáneamente. El aprendizaje automático existe en el núcleo de las plataformas de redes sociales más populares tanto para involucrar a los usuarios como para beneficiar a esas plataformas: desde anuncios dirigidos hasta fuentes de noticias específicamente adaptadas a los intereses de los usuarios, el aprendizaje automático ha permitido que las aplicaciones de redes sociales evolucionen rápidamente para mantener entretenidos a sus usuarios. . 

Entre las aplicaciones más populares del aprendizaje automático en las redes sociales se encuentra el reconocimiento facial. Las plataformas de redes sociales populares, como Meta, utilizan el reconocimiento facial para identificar las caras de los usuarios haciendo referencia a solo un par de imágenes etiquetadas. Los algoritmos de reconocimiento facial son muy precisos y siguen los pasos de detección, clasificación y reconocimiento para detectar un rostro humano y clasificarlo con precisión como el rostro de una persona real. El reconocimiento facial, como el que emplea Meta, se logra con la ayuda de redes neuronales profundas que incorporan múltiples imágenes con etiquetas y ayudan a entrenar modelos de aprendizaje automático para diferenciar con precisión entre objetos en esas imágenes etiquetadas.

Antes de cerrar su sistema de reconocimiento facial en 2021, el uso del reconocimiento facial de Meta en Facebook era una de las aplicaciones más populares de la tecnología de reconocimiento facial en el contexto de las redes sociales. Los usuarios de Facebook que optaron por la configuración de 'Reconocimiento facial' del sistema serían identificados automáticamente en videos y fotos. 

En un punto, más de un tercio de los usuarios diarios de Facebook habían estado usando la configuración de 'Reconocimiento facial' y pudieron ser reconocidos en cualquier foto o video que se cargó en el sitio web de Facebook. Los usuarios también tenían la opción de ser notificados automáticamente cada vez que se los identificaba en videos o fotos que otros usuarios de Facebook habían publicado en el sitio web, y Facebook incluso brindaba a los usuarios recomendaciones para los usuarios que querrían considerar etiquetar.

Conclusión

Si le hemos mostrado algo en este artículo, es que las aplicaciones modernas dependen en gran medida de algoritmos basados ​​en aprendizaje automático. Muchas tecnologías en estos días se basan en modelos ML, y las aplicaciones de aprendizaje automático continuarán brindando avances en tecnología. A partir de 2022, se prevé que tres cuartos de las soluciones de usuario final que se basan en el aprendizaje automático se construirán con plataformas comerciales en lugar de de código abierto, lo que significa que el aprendizaje automático continuará desbloqueando oportunidades interesantes que las empresas pueden aprovechar. Es solo cuestión de tiempo hasta que la mayoría de las organizaciones aprovechen las soluciones habilitadas para el aprendizaje automático de una forma u otra. 

Leer más

Foto del autor

Artículo de Lee Li Feng