Siemens logra imitar la intuición humana para predecir terapias médicas

Su último avance en investigación ha sido la creación de redes de conocimiento basadas en neuronas y conexiones simuladas relacionadas con el aprendizaje. “Los sistemas neurológicos procesan y transmiten información siempre por las mismas razones al margen del individuo del que se trate”, explican.

Las redes de conocimiento también pueden utilizarse en la toma de decisiones médicas en los hospitales. Siemens ha desarrollado varias soluciones en el marco del proyecto Data Intelligence for Clinical Solutions, financiado por BMWi, basadas en las aplicaciones que la compañía creó con el hospital Charité en Berlín y el Hospital Universitario Erlangen.

“El objetivo es desarrollar sistemas que puedan aprender a hacer predicciones y "pronósticos de decisión" (por ejemplo, para pronosticar la probabilidad de éxito de diferentes terapias) sobre la base de los datos disponibles del paciente”, apuntan.

El equipo de Siemens liderado por Volker Tresp, experto de Siemens en aprendizaje de máquinas y profesor de informática en la Ludwig Maximilians University de Múnich. ha dado un paso más allá y modela redes de conocimiento matemático con hasta diez millones de objetos. Esto quiere decir que puede hacer hasta 1014 predicciones posibles sobre las relaciones entre estos objetos, que corresponde aproximadamente al número de sinapsis en un cerebro humano adulto.