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Big Data y Machine Learning en Odontología

Saludos lector, ¿Sabías que para hacer posible a la Inteligencia Artificial la misma requiere del Big Data y el Machine Learning?

¿Qué es el Big Data?

El Big Data son un conjunto de datos de gran volumen, de alta velocidad y alta variedad que para ser administrados requieren formas de procesamiento de información innovadores y costosas.

El procesamiento del Big Data permitirá ampliar el proceso de automatización y toma de decisiones, ya aquí notarás su vínculo con el desarrollo de la inteligencia artificial.

Los software de procesamientos de datos convencionales no pueden procesar tal volumen de información.

O como lo leí en un interesante post de Laura Calpe, el Big Data son grandes cantidades de datos, datos y más datos, procedentes de cada rincón del planeta.

Desde los recipes, las notas, los archivos en las laptops y teléfonos de los Odontólogos, las radiografías, tomografías y datos generados por nuestros instrumentos de trabajo digitales

Y eso es únicamente un pequeño ejemplo de lo que es el Big Data en Odontología.

El Big Data comprende básicamente todos los datos que generamos seres humanos, o son generados por nuestros dispositivos digitales.

Y estos datos proceden de todas partes, al mismo tiempo y a gran velocidad, de allí la relación del Big Data con el Deep Learning, el cual también trato en este post.

En Odontología el Big Data son los datos que son muy grandes y engorrosos de manejar para los Odontólogos y nuestras herramientas y tecnologías disponibles.

El Big Data nutre a la inteligencia artificial
Big Data: gran volumen de datos no-estructurados generados en tiempo real en todo el plante

Las Siete V de la Big Data

  • Volumen. Cantidad de los datos y rendimiento de las distintas tecnologías. ¿Qué datos? Por ejemplo: Signos y síntomas, radiografías, tomografías, diagnósticos diferenciales, y un largo etc, y eso es solo en el sector salud.
  • Velocidad. ¿Has escuchado del 2G, 3G, 4G y ahora el 5G?, entre más rápido se vuelve el internet, más rápido se transfieren y procesan los datos.
  • Variedad. Refiere a los datos estructurados y no estructurados. No todos los datos son procesables por los softwares convencionales, además los datos pertenecen a distintas categorías y taxonomías.
  • Valor. Se refiere a la relevancia de los datos.
  • Variabilidad. Evolución y aparición de las enfermedades según temporadas.
  • Veracidad. Refiere a la calidad de cada dato recibido.
  • Visualización de los datos. Es decir, la manera en que «se dan a ver» esos datos.

Estas son las siete V del Big Data, tal como están explicadas en una publicación del Journal of The American Dental Association y en otras fuentes consultadas.

Volumen

  • Cantidad de datos generados. Hablo de los datos producidos en el planeta y fuera de él, por ejemplo, contamos con satélites y sondas espaciales acumulando y generando grandes cantidades de información.
  • Transacciones online y offline.
  • En Gygabytes y Terabytes. Tratándose de Data proveniente de todo el planeta ya tendríamos que hablar de Exabytes y Zettabytes.
  • Guardados en registros, archivos, audios.

Tanto mejor si este enorme volumen de datos viajan con seguridad y confiabilidad a través de la red, para ello te recomiendo leer mi post dedicado a la tecnología del blockchain.

Velocidad

  • Cada vez hay dispositivos y hadware más veloces.
  • Datos producidos en tiempo real.
  • Datos online y offline.
  • En transmisiones en vivo, en información transmitida entre personas y dispositivos.
Big data
Entre más rápido se transmitan los datos, mayor será la Big Data

Variedad

  • Datos Estructurados y no-estructurados. Los estructurados son fácilmente ordenados y procesados por los softwares de tratamiento de datos; y los no estructurados son datos en bruto y no organizados, por ejemplo, publicaciones en redes sociales o correos electrónicos.
  • Vídeos e imágenes. Que varían según el formato en el cual estén almacenados, por ejemplo, radiografías, o vídeos de la sonrisa de un paciente.
  • Textos producidos por humanos. Por ejemplo, las notas que un Odontólogo pueda tener almacenadas de sus casos clínicos.
  • Lecturas hechas por máquinas. Un ejemplo podría ser como leen los motores de búsqueda la información que publicamos.

Valor

¿Dónde reside el valor de los datos en Big Data? en su capacidad de que a partir de ellos los responsables de una empresa, o en este caso, de tu salud, puedan tomar decisiones a partir de ellos.

Veracidad

Punto importante para nuestros datos, y más aún cuando se trata de nuestra salud, la Big Data garantiza la veracidad de la información recabada.

Variabilidad

Los datos son variables, y la Big Data provee de modelos estadísticos para ayudarnos a entender los diferentes significados de estos datos tan abundantes.

Visualización de los datos

Es importante la visualización de los datos, por ejemplo, para el Odontólogo o el Médico resultará muy ventajoso, que estos datos sean traducidos en una mayor precisión de las imágenes al momento de hacer un diagnóstico.

Big data y visualización
Parte de la Big Data es ayudar a visualizar esas grandes cantidades de datos
7 mitos sobre el blanqueamiento dental ☺️

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Relación y diferencia entre el Big Data con la Inteligencia Artificial

Esa gran cantidad de datos, producidos a gran velocidad, que conocemos con el nombre de Big Data es el alimento de la inteligencia artificial

El Big Data funciona como el combustible de la I.A, algunos incluso afirman que el Big Data es el nuevo petróleo del siglo XXI.

El investigador Alan Morrison afirma que la gran diferencia es que el Big Data son los datos crudos que necesitan ser estructurados, integrados y limpiados antes de que puedan llegar a ser útiles.

Mientras que, la Inteligencia Artificial viene a ser el resultado, la inteligencia que resulta a partir de esos datos procesados.

La I.A necesita de datos para alimentar construir su inteligencia, y el Big Data ofrece la oportunidad de que la Inteligencia Artificial procese información que los humanos no podemos.

Ahora te comparto la utilidad del Big Data en la Odontología.

¿Qué utilidad tiene el Big Data para la Odontologia?

  • Mejor entendimiento de las enfermedades y evolución de los pacientes.
  • Posibilidad de que los datos de salud o Health Data sean cotejados a nivel mundial.
  • Predictibilidad de posibles enfermedades, para tomar las medidas necesarias y evitarlas.

De acuerdo al Journal of the American Dental Association:

El Big Data cambiará la forma como definimos y diagnosticamos las enfermedades bucales, incluyendo la enfermedad periodontal, patologías inflamatorias e inmunológicas, e incluso cáncer.

Taking a byte out of big data. Michael Glick. The Journal of the American Dental Association. November 2015
Big Data y Health Data
La Health Data abre la posibilidad de cotejar datos a nivel global

Toda esta multitud de datos, conocida como Big Data, como dije será lo que alimente, y de hecho ya alimenta, a la inteligencia artificial, para que aprenda y re-aprenda una y otra vez, por cuenta propia, lo que nos lleva al machine learning.

Y pensar que comparado con la historia de la humanidad, fue hace poco, hasta 1.873 que la humanidad creó la pasta de dientes tal como la conocemos hoy.

Hoy en día hasta tu cepillo eléctrico recoge datos de tus tiempos de cepillado.

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¿Qué es el Machine Learning o Aprendizaje Automático?

El machine learning es una rama de la inteligencia artificial enfocada en el diseño de algoritmos que pueden construir modelos analíticos sin previamente haber sido programados para ello.

El machine learning o aprendizaje automático diseña estos algoritmos de manera automática y reiterativa.

Ejemplos del el machine learning en la inteligencia artificial

  • Asistentes personales virtuales. Tales como Siri y Alexa, a los cuales puedes usar como motores de búsqueda para encontrar información, o para recordatorios de actividades pendientes.
  • Reconocimiento facial. Tales como ya lo hacen redes sociales como Facebook, la cual ha aprendido a como identificar personas en las fotos basandose en los datos de sus usuarios conocidos, así como también lo hacen varios Smartphones.
  • Reconocimiento de Spam. Los filtros de servicios como Gmail están constantemente aprendiendo para mantener tu bandeja de entradas libre de spam.
  • Refinamiento de los motores de búsqueda. Tal como Google y otros como Bing, habrás notado que a medida que usas sus servicios los resultados te son más personalizados.

¿Qué es el Deep Learning?

El Deep Learning es un subconjunto del machine learning, en el cual redes neurales artificiales aprenden de grandes cantidades de datos.

Estas redes neurales están inspiradas por el cerebro humano.

Así como los humanos aprendemos por experiencia, los algoritmos llevan a cabo repetidamente tareas.

En el Deep Learning o aprendizaje profundo, los algoritmos cambian cada vez un poco la manera en como la ejecutan en la búsqueda de lograr mejores resultados.

De este modo, el Deep Learning hace que las máquinas resuelvan problemas usando datos diversos, no estructurados e interconectados.

Entre más los algoritmos aprenden con el Deep Learning, mejor llevan a cabo sus tareas.

Un ejemplo insignia del Deep Learning es el reconocimiento de imagenes, capacidad que hoy día tiene cada teléfono de última generación de las respectivas marcas comerciales.

Ejemplos de Machine Learning en el sector salud

¿Ejemplo de Deep Learning? La capacidad de los motores de búsqueda de hacer traducciones cada vez mejores de los textos en ellos publicados.

Algunos investigadores del Instituto de Tecnología de Massachusetts desarrollaron un sistema que usa un dispositivo portable para recoger datos respecto al uso de las cuerdas vocales

(sobre los dispositivos portables hablo en el post sobre el Internet de las cosas)

Mediante el uso del Machine Learning pueden encontrar desordenes de la voz de las personas

Así como investigadores del Carnegie Mellon University usan el machine learning para priorizar qué experimentos deberían realizar para probar nuevos medicamentos.

Según reportan esto reduce en 70% las pruebas innecesarias.

El Deep Learning también ayudará a crear medicamentos específicamente diseñados para el genoma particular de cada individuo.

Machine Learning e Inteligencia Artificial
Machine Learning: diseña algortimos a partir de aprendizajes previos

Deep Learning: Definición de Amit Karp

El Deep Learning yace en simular redes amplias y de múltiples capas de neuronas virtuales, lo cual hace a la computadora capaz de aprender a reconocer patrones abstractos.

Amit Karp. Computista

El nombre Deep (o profundo) es porque automáticamente genera múltiples capas de abstracciones de datos y usa estas abstracciones para identificar patrones

Relación del machine learning con la Inteligencia Artificial

Resumiendo lo que vienes leyendo, el Machine Learning es una rama de la Inteligencia Artificial que se basa en que podemos darle a las máquinas acceso a datos, y que ellas aprenderán de ellos.

Lo que implica que el Machine Learning o aprendizaje automático es lo que hace posible que las inteligencia artificial devenga cada vez más inteligente, valga la redundancia.

Es lo que ayuda a mejorar cada vez más la ejecución de las tareas de los robots que funcionan con inteligencia artificial.

El Machine learning tiene dos formas de aprendizaje:

  • Aprendizaje Supervisado. En estos casos los algoritmos cuentan con la ayuda de un analista de datos que le da el feedback necesario durante la etapa de entrenamiento, para posteriormente aplicar lo aprendido a los nuevos datos.
  • Aprendizaje no supervisado. Es el usado en el Deep Learning, aquí, durante el aprendizaje, las máquinas toman decisiones y hacen predicciones por su cuenta
Machine learning e inteligencia artificial
El machine learning permite a las máquinas aprender por si mismas.

Paso a mostrarte los beneficios del machine learning en la Odontología.

¿Cómo beneficia el machine learning a la Odontología?

  • Ayuda al Odontólogo a diagnosticar enfermedades bucales y le sugiere planes de tratamiento.
  • Facilita al profesional la lectura e interpretación de las nuevas imágenes en 3D, tales como la Tomografía Computarizada.
  • Detección temprana de lesiones periapicales o caries dental, incluso antes de que lo detecte el Odontólogo.

Así como una mejora en el flujo de trabajo en los tratamientos con prótesis dentales, gracias a las tecnologías de recolección de datos, tales como los escaneres intraorales.

Así como el procesamiento de esos datos por sistemas como el CAD-CAM.

Ya para finalizar este post, te invito a plantear tus dudas e inquietudes sobre este tema en la sección de comentarios, aquí abajo.

¿Qué es el Big Data?

El Big Data se refiere a las grandes cantidades de datos, estructurados y no estructurados, online y offline, que no pueden ser procesados por los softwares tradicionales.

Son la fuente de aprendizaje de la Inteligencia artificial.
Por ejemplo, desde imágenes radiográficas a prescripciones escritas por un profesional, desde una consulta puntual a todo el histórico clínico de un paciente

¿Qué es el Machine learning?

Es el diseño de algoritmos por la Inteligencia artificial, sin que un humano le haya enseñado cómo, y de esta manera aprender cada vez más.
Ejemplo, el reconocimiento facial de muchos smartphones.

En mi Blog también están disponibles posts sobre:

Referencias

  • Health Data in Dentistry: An Attempt to Master the Digital Challenge. Joda T et al. Public Health Genomics. 2019
  • Machine Learning: How we can substantially improve our relationship with technology. Jayacompany.com. June, 2019.
  • ¿Qué es el machine learning? Elsevier. 22/08/2018.
  • What Is Deep Learning AI? A Simple Guide With 8 Practical Examples. Forbes. Bernard Marr. October, 2018.
  • Understanding the Three Vs of Big Data – Volume, Velocity and Variety. Whishworks. 2017.
  • 9 Machine Learning Examples from Day-to-Day Life. https://insights.daffodilsw.com/. June, 2017.
  • Taking a byte out of big data. Michael Glick. The Journal of the American Dental Association. November 2015.

Od. Luis Marcano

Odontólogo (USM) Diplomado de Odontología Estética (UCV), con práctica clínica dedicada a las Prótesis dentales y a la Odontología Estética, en Caracas, Venezuela. Consultorio en San Román (cerca del C.C Paseo Las Mercedes), Calle Taborda, Clínica Skydent. Caracas, 1061

2 pensamientos sobre “Big Data y Machine Learning en Odontología”

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