¿Cómo la Computación en el Borde Puede Mejorar la Detección de Enfermedades Cardíacas?

Las enfermedades crónicas, como las enfermedades cardíacas, representan una de las principales causas de muerte a nivel mundial (Moghadas et al., 2020). A medida que los dispositivos portátiles inteligentes y la combinación de la computación en el borde y la computación en niebla ganan protagonismo, están surgiendo soluciones destinadas a detectar proactivamente estas enfermedades con el objetivo de salvar vidas humanas. Aunque la invención de la nube ha aportado múltiples beneficios, los casos de uso en el ámbito de la salud enfrentan hoy desafíos importantes en áreas como la latencia, la fiabilidad y el ancho de banda. En este sentido, la computación en el borde está demostrando resultados prometedores para abordar estos retos (Tuliab et al., 2020; Moghadas et al., 2020; Isa et al., 2018; Isa et al., 2020).

En el campo de las enfermedades cardíacas, los problemas de latencia y la capacidad de transmisión de grandes volúmenes de datos son especialmente críticos. A medida que las redes de sensores y dispositivos médicos se vuelven más comunes, la capacidad de procesar grandes cantidades de datos en tiempo real sin depender completamente de la nube se ha convertido en una necesidad. Esto se debe a que las soluciones basadas únicamente en la nube pueden introducir retrasos en los servicios, lo que resulta problemático para las aplicaciones que requieren tiempos de respuesta rápidos, como el monitoreo de enfermedades cardíacas.

En este modelo, se emplean componentes como una red de sensores, un gateway y módulos de FogBus, como el nodo de broker, el nodo de trabajador y un centro de datos en la nube para el almacenamiento. Estos componentes de software realizan tareas como la filtración de datos y el procesamiento previo, la gestión de recursos, el módulo de aprendizaje profundo y un módulo de ensamblaje. Los resultados obtenidos indicaron que los dispositivos basados en niebla son más eficientes que los basados en la nube, lo que los convierte en una opción prometedora para el diagnóstico y tratamiento de enfermedades cardíacas.

Además, el uso de la computación en niebla permite realizar un análisis de datos más cercano al lugar donde se generan, minimizando así los retrasos en la transmisión de información. En los estudios más recientes, como el de Jenifer et al. (2022), se observó que los dispositivos de predicción de enfermedades cardíacas basados en el borde, utilizando la Internet de las Cosas (IoT), lograban una mayor precisión y menor latencia en comparación con los modelos basados únicamente en la nube. Estos dispositivos, utilizando sensores como el Raspberry Pi junto con sensores de temperatura, ritmo cardíaco y acelerómetros, fueron capaces de predecir condiciones cardíacas con un 88% de precisión.

El principal desafío en la transmisión de datos en tiempo real sigue siendo la latencia y la capacidad de transmisión de grandes volúmenes de datos. Los sistemas de monitoreo de salud que dependen de la nube se enfrentan a dificultades cuando los datos deben enviarse a través de largas distancias para su procesamiento, lo que puede generar errores o incluso retrasos en el diagnóstico. Los sistemas de computación en el borde permiten realizar el procesamiento de datos localmente, sin necesidad de enviarlos a la nube, lo que mejora la precisión en la toma de decisiones, especialmente en situaciones críticas.

Es fundamental comprender que, aunque la computación en el borde ofrece ventajas claras en términos de latencia y eficiencia, su integración con la nube no está exenta de desafíos. Si bien la computación en el borde reduce significativamente los tiempos de respuesta al procesar los datos más cerca del origen, la nube sigue siendo esencial para el almacenamiento de grandes volúmenes de datos y el análisis de tendencias a largo plazo. La clave está en encontrar un equilibrio adecuado entre ambos modelos para aprovechar sus fortalezas combinadas.

Para un correcto diseño y implementación de sistemas de monitoreo de salud, especialmente en el ámbito de enfermedades cardíacas, es crucial tener en cuenta las necesidades específicas del entorno en el que operan estos sistemas. La elección de la infraestructura adecuada, ya sea una solución basada en la nube, en el borde o una combinación de ambas, dependerá de factores como la criticidad de la enfermedad, la necesidad de tiempo real y la capacidad de la red para manejar grandes volúmenes de datos sin comprometer la calidad del servicio.

¿Cómo la inteligencia artificial transforma la reconstrucción de imágenes médicas mediante inpainting?

El inpainting de imágenes ha experimentado una evolución significativa en los últimos años, pasando de enfoques tradicionales a soluciones avanzadas basadas en el aprendizaje profundo (DL). Este proceso, que consiste en la restauración de áreas faltantes o dañadas de una imagen, se ha convertido en una herramienta crucial en diversas áreas, especialmente en la reconstrucción de imágenes médicas, donde la precisión y la integridad de los datos son esenciales para el diagnóstico y tratamiento. Las metodologías que utilizan técnicas de codificación dispersa o algoritmos de optimización, por ejemplo, se emplean para determinar los píxeles desconocidos de una imagen y, a través de las propiedades de la imagen en dominios transformados, llenar las áreas corrompidas. Estas representaciones dispersas se invierten posteriormente para reconstruir las regiones restauradas.

Si bien los métodos basados en la dispersión han demostrado ser efectivos para promover resultados coherentes y estructurados, requieren una cuidadosa configuración de parámetros y, a menudo, presentan elevados costos computacionales. Por ello, los métodos híbridos surgen como una solución interesante. Estas técnicas combinan enfoques tradicionales para aprovechar sus fortalezas individuales y superar las limitaciones inherentes a cada uno, buscando una sinergia que optimice los resultados en tareas de inpainting.

Sin embargo, el cambio más radical lo ha protagonizado el aprendizaje profundo. Este campo ha revolucionado la visión por computadora y el procesamiento de imágenes, incluyendo el inpainting, al ofrecer aprendizaje automático de características, comprensión contextual y resultados de alta calidad. Gracias al poder de las redes neuronales profundas, las técnicas de inpainting pueden captar patrones complejos, texturas y estructuras dentro de las imágenes, generando contenido restaurado que se integra visualmente de manera coherente y plausible, superando las limitaciones de los métodos tradicionales.

Las redes neuronales convolucionales (CNN) y las redes generativas antagónicas (GAN) son las principales arquitecturas utilizadas en el inpainting basado en DL. Las CNNs procesan las imágenes para extraer características jerárquicas, patrones y texturas, mientras que las GANs se componen de dos redes: un generador que produce imágenes inpainted y un discriminador que distingue entre imágenes reales y generadas. Mediante un proceso de entrenamiento adversarial, las GANs perfeccionan el proceso de inpainting, generando resultados visualmente convincentes y contextualmente coherentes.

Uno de los métodos más emblemáticos de inpainting basado en DL es el "Context Encoder" (CE), que emplea una arquitectura de codificador-decodificador basada en CNN. Este modelo aprende representaciones latentes de imágenes incompletas, generando imágenes restauradas mediante una pérdida de reconstrucción. Otro enfoque significativo es el "Globally and Locally Consistent Image Completion" (GLCIC), que divide el proceso en dos etapas: la finalización global y el refinamiento local. Este método combina lo mejor de los enfoques basados en DL y los enfoques tradicionales, produciendo resultados visualmente agradables y coherentes.

El método "PatchGAN", por su parte, utiliza un discriminador de tipo PatchGAN que clasifica las imágenes en pequeñas secciones, asegurando que las regiones inpainted mantengan coherencia local. En términos de complejidad, el "Generative Multi-Column Convolutional Neural Network" (GMCNN) emplea una arquitectura con múltiples columnas de CNN, lo que permite un mayor nivel de detalle y mejores resultados en la restauración de imágenes.

En cuanto a la atención contextual, el "Contextual Attention-based Inpainting" emplea una técnica innovadora que evalúa la importancia de los píxeles en las áreas conocidas, ajustando las regiones faltantes mediante un mecanismo de atención que captura dependencias a largo alcance y detalles complejos. Esta metodología ha demostrado ser especialmente eficaz en la restauración de texturas complejas y estructuras diversas, generando imágenes inpainted que se integran perfectamente en el contexto original.

En el contexto médico, el inpainting de imágenes juega un papel fundamental en la reconstrucción de imágenes médicas. La restauración de imágenes incompletas o dañadas permite la mejora en el diagnóstico, el análisis y la planificación del tratamiento. En muchas ocasiones, las imágenes médicas contienen áreas faltantes debido a artefactos durante la captura o pérdidas de datos, y el inpainting actúa para llenar estos vacíos, recuperando la integridad de la imagen y garantizando una evaluación precisa. Los métodos de inpainting son esenciales para obtener imágenes médicas completas que puedan ser analizadas correctamente por los profesionales de la salud, permitiendo una visión más clara de las patologías y estructuras.

¿Cómo predecir la sepsis con análisis de datos y aprendizaje automático?

La sepsis es una condición crítica que amenaza la vida cuando la respuesta del cuerpo a una infección provoca daño tisular, insuficiencia orgánica o incluso la muerte. Según la Organización Mundial de la Salud (OMS), la sepsis causa más de 200,000 muertes al año solo en Estados Unidos. Dado su carácter devastador, la detección temprana de la sepsis es esencial para prevenir su progresión hacia un shock séptico, lo que permitiría a los proveedores de salud intervenir de manera oportuna y determinar el tratamiento adecuado.

Una forma efectiva de predecir la presencia de sepsis es mediante el uso de modelos de aprendizaje automático (ML). Estos modelos pueden analizar grandes cantidades de datos de pacientes para identificar patrones y prever la aparición de esta condición. Este capítulo detalla los pasos fundamentales para desarrollar una aplicación que prediga la sepsis en función de un conjunto de datos extenso, utilizando herramientas de análisis de datos, limpieza de datos y técnicas de modelado predictivo.

Análisis exploratorio de datos (EDA)

El primer paso esencial en el proceso de predicción de la sepsis es el Análisis Exploratorio de Datos (EDA), que permite entender la estructura y los patrones subyacentes de los datos. En este proyecto, el conjunto de datos contiene más de 1.5 millones de filas, con entre un 16% y un 99% de valores faltantes. Antes de aplicar cualquier modelo, es crucial limpiar los datos: eliminar los valores atípicos, tratar los valores faltantes y transformar los datos según sea necesario.

El EDA comienza con la inspección de la descripción y los metadatos del conjunto de datos. El uso de funciones como Sepsis_df.info() proporciona un análisis estadístico que incluye valores promedio, mínimos, máximos, desviaciones estándar y cuartiles. Esto permite detectar variables numéricas que pueden requerir una mayor atención durante el preprocesamiento.

Además, el conjunto de datos contiene variables categóricas, como el género del paciente, el estado de la sepsis y los identificadores de la unidad de hospitalización. Estas variables deben convertirse a tipos de datos categóricos para facilitar su análisis en el modelo. Este paso se lleva a cabo de manera temprana en el proceso de EDA para garantizar que los datos estén correctamente estructurados antes de ser analizados a fondo.

Preprocesamiento y tratamiento de datos faltantes

El preprocesamiento es una fase crítica en el desarrollo de cualquier modelo predictivo. En este caso, el manejo de los datos faltantes es una de las tareas más complejas debido al alto porcentaje de valores ausentes en el conjunto de datos. Existen varias estrategias para abordar este problema, como la imputación de valores perdidos utilizando la media, la mediana o modelos de predicción más sofisticados, como la regresión o los modelos de árboles de decisión.

Selección de características y construcción del modelo

La selección de características es otro paso clave en la creación del modelo predictivo. En este caso, se deben identificar las variables más relevantes que influyen en la aparición de la sepsis. Esto se puede hacer mediante técnicas estadísticas o algoritmos de aprendizaje automático que permiten determinar cuáles son las características más significativas para la predicción. Por ejemplo, algunos métodos como el análisis de componentes principales (PCA) o la selección de características basada en árboles de decisión pueden ser útiles para reducir la dimensionalidad del conjunto de datos sin perder información importante.

Una vez que se han seleccionado las características, el siguiente paso es elegir el modelo de aprendizaje automático más adecuado. Existen varios modelos que pueden ser efectivos en este tipo de problemas, como los árboles de decisión, los bosques aleatorios, las redes neuronales y los modelos de regresión logística. Es crucial evaluar el rendimiento de cada modelo utilizando métricas como la precisión, la recall, la curva ROC y la matriz de confusión para garantizar que el modelo elegido sea el más adecuado.

Validación del modelo

La validación del modelo es un paso indispensable para asegurar que las predicciones realizadas por el modelo sean confiables y no sean el resultado de un sobreajuste (overfitting). La validación cruzada es una técnica comúnmente utilizada, que divide el conjunto de datos en varios subconjuntos y evalúa el modelo en cada uno de ellos para asegurar que los resultados sean consistentes.

Implementación de la aplicación en Streamlit

Una vez que el modelo ha sido entrenado y validado, es necesario implementar una interfaz de usuario para que los profesionales de la salud puedan utilizarla de manera práctica. Streamlit es una biblioteca de Python de código abierto que facilita la creación de aplicaciones web interactivas. Utilizando Streamlit, se puede crear una aplicación donde los usuarios introduzcan los datos del paciente y obtengan una predicción sobre la probabilidad de que el paciente padezca sepsis.

Para la implementación, también se utiliza GitHub como repositorio para almacenar el código y el modelo entrenado. Este enfoque facilita la actualización y el mantenimiento de la aplicación, además de asegurar que el modelo sea accesible para futuras mejoras o ajustes.

Material adicional para el lector

Es esencial que el lector comprenda la importancia del tratamiento adecuado de los datos, ya que un análisis incorrecto puede llevar a predicciones erróneas. Además, se debe prestar especial atención a la interpretabilidad de los modelos, ya que los profesionales médicos necesitan confiar en las predicciones y entender los factores que contribuyen a una posible diagnosis. La integración de herramientas de visualización de modelos y la validación rigurosa del rendimiento son pasos fundamentales que deben ser considerados para garantizar que el sistema sea tanto preciso como fiable en un entorno clínico real.