Ya queda menos para desbancar a Apple
Acabaran sucediendo. En medicina, un ejemplo que se me viene a la cabeza es la anatomia patológica. Se toma una biopsia del paciente, se procesa, se pone al microscopio, el patólogo ve las células y emite un diagnóstico.
Eso mismo te lo hace ya Google Lens poniéndole una foto random de cualquier objeto. Solo hace falta perfeccionar el modelo, pero el fundamento es el mismo.
En radiodiagnóstico seguro que se están estudiando cosas similares.
Lo de estimar probabilidad de determinadas patologías en base a datos previos se lleva haciendo desde hace décadas.
Ese estudio lleva en marcha desde 1948. Se meten un montón de datos médicos de los habitantes de una ciudad y se observa a posteriori la frecuencia de eventos cardiovasulares. Al final con inteligencia artificial lo que consigues es multiplicar la potencia de cálculo, exactamente igual que un tractor vs un arado de bueyes.
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Ejemplo donde la IA patina
Todo lo que se le ocurre es que el juego dura un tiempo “demasiado largo”
No se le ocurren ideas básicas basadas en el tema que impacten en la jugabilidad como por ejemplo:
- el personaje tiene un objeto demasiado largo para la tarea que debe realizar
- el personaje es demasiado largo lo que dificulta el paso por ciertas zonas
Alva Majo FTW.
¿Todavía estás aquí?
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Se me ha caído lagrimita al leer una referencia bien escrita😃.
El estudio Framigham… hace 20 años ya lo estudiaba yo y se sacaban estudios a cascoporro. Como por ejemplo la superioridad de tiazidas respecto a otros fármacos en uso de HTA.
Actualmente, ciencia ficción. Todo lo publicado es research con herramientas propias y metodología diferente. Tengo más fe en la genética que en esa aplicabilidad de la IA.
El tiempo dirá.
Utilidades actuales ya comercializadas:
- lectura de RX para detección fracturas.
- lectura RX para determinar edad ósea
- lectura de RX para medidas autonómicas
- software para mapas de perfusión
- lectura RX tórax y mamografía.
Seguro me dejo alguna en el tintero.
Rayos, para los colegas😂
Este señor si que te “hacía” lonchafinista, (literalmente)
Conozco casos de primera mano en que la IA está reconociendo patrones para predecir/identificar averías en turbinas/motores que se mueven a alta velocidad, aprendiendo a reconocer/anticipar la avería tan sólo a partir de imágenes previas indicando cual estaba rota y cual no.
Cómo aprende la IA y como llega a conclusiones yo creo que no lo sabe ni la propia IA, simplemente lo “sabe” (un poco como nosotros que aprendemos a reconocer ciertas cosas, pero no siempre sabemos exactamente cómo hemos llegado a la conclusión), … pero si se le presentan los datos suficientes (datos válidos/relevantes y NO sesgados, que aquí está la miga), no veo impedimento para que una IA no vaya a poder hacer predicciones de todo tipo con “cierto grado” de fiabilidad (al menos en el campo puramente técnico).
… el problema lo vamos a tener (tenemos) los humanos, que somos unos pu$&s vagos para pensar por nosotros mismos y le daremos fe ciega a lo que diga la maquinita (en todos los ámbitos, y en especial en lo social, que es lo que veo más peligroso).
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¿Llegó antes de tiempo como en el año 2000?.
¿Ahora sí que será verdad?.
El tiempo dirá.
Mientras tanto, que compongan las carteras.
No soy nihilista, pero no tengo claro el grado de penetración en los 10 años que me quedan.
Allá por 2017 en las presentaciones de IBM solo se hablaba de Watson y lo guay que eran los ordenadores cuánticos y su aplicación en el sector de Healthcare.
Ahora… pues eso 
Esto entra dentro de la IA pero en realidad en lo que se llama machine learning. Este tipo de soluciones se alcanzan implementando redes neuronales o cualquier otro algoritmo de este tipo.
No se todavía donde hay casos prácticos para chatgtp relacionados con cosas similares o pq sería mejor o más rápido o preciso.
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ahhh, ahora si se puede comprar. Solo te perdiste el 100x
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Yo de mayor quiero ser analista de Morningstar. Si la acción sube mucho digo que soy optimista sobre el futuro de negocio de la empresa y si baja mucho digo que también soy optimista pero que la incertidumbre es alta.
De fair value cojo el valor actual ± 10% o 20% y lo voy aumentando o bajando en función de para dónde va el mercado. Si fluctúa mucho digo que según mi análisis la incertidumbre ha subido y así me cubro las espaldas, si fluctúa poco digo que tengo una “fuerte convicción” en mi fair value.
Luego cobro mi sueldazo y mi bonus de Morningstar y lo meto todo en el MSCI World, no sea que todo esto de las fair values sea una broma.
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Cada vez que Morning Star dice “las acciones están ahora correctamente valoradas”, chupito