La inteligencia artificial (IA) es mejor conocida por su capacidad para ver (como en los autos sin conductor) y escuchar (como en Alexa y otros asistentes domésticos). De aquí en adelante, también puede oler. Mis colegas y yo estamos desarrollando un sistema de inteligencia artificial que puede oler el aliento humano y aprender a identificar una variedad de sustancias reveladoras de enfermedades que podríamos exhalar.

Los animales e incluso las plantas utilizan el sentido del olfato para identificar cientos de sustancias diferentes que flotan en el aire. Pero comparado con el de otros animales, el sentido del olfato humano está mucho menos desarrollado y ciertamente no se utiliza para realizar las actividades diarias. Por esta razón, los humanos no son particularmente conscientes de la riqueza de la información que se puede transmitir a través del aire, y puede ser percibido por un sistema olfativo muy sensible. La IA puede estar a punto de cambiar eso.

Durante algunas décadas, Los laboratorios de todo el mundo han podido utilizar máquinas para detectar cantidades muy pequeñas de sustancias en el aire. Esas maquinas, llamados espectrómetros de masas de cromatografía de gases o GC-MS, puede analizar el aire para descubrir miles de moléculas diferentes conocidas como compuestos orgánicos volátiles.

En la máquina GC-MS, cada compuesto en una muestra de aire se separa primero y luego se rompe en fragmentos, creando una huella dactilar distintiva a partir de la cual se pueden reconocer los compuestos. La siguiente imagen es una visualización de una pequeña parte de los datos de un análisis de una muestra de aliento.

Cada pico representa un fragmento de una molécula. Los patrones particulares de tales picos revelan la presencia de distintas sustancias. A menudo, incluso el pico más pequeño puede ser crucial. Entre los varios cientos de compuestos presentes en el aliento humano, algunos de ellos pueden revelar la presencia de varios cánceres, incluso en las primeras etapas. Por lo tanto, laboratorios de todo el mundo están experimentando con GC-MS como una herramienta de diagnóstico no invasiva para identificar muchas enfermedades. sin dolor y de manera oportuna.

Desafortunadamente, el proceso puede llevar mucho tiempo. Los expertos deben inspeccionar y analizar manualmente grandes cantidades de datos. La gran cantidad de compuestos y la complejidad de los datos significan que incluso los expertos tardan mucho en analizar una sola muestra. Los humanos también son propensos a cometer errores, puede pasar por alto un compuesto o confundir un compuesto con otro.

Cómo puede ayudar la inteligencia artificial

Como parte del equipo de ciencia de datos de la Universidad de Loughborough, mis colegas y yo estamos adaptando la última tecnología de inteligencia artificial para percibir y aprender un tipo diferente de datos:los compuestos químicos en las muestras de aliento. Modelos matemáticos inspirados en el cerebro, llamadas redes de aprendizaje profundo, fueron diseñados específicamente para "leer" los rastros dejados por los olores.

Un equipo de doctores enfermeras Los radiógrafos y físicos médicos del Centro Oncológico de Edimburgo recogieron muestras de aliento de los participantes que se sometían a un tratamiento contra el cáncer. Luego, las muestras fueron analizadas por dos equipos de químicos e informáticos.

Una vez que los químicos identificaron manualmente una serie de compuestos, Las computadoras rápidas recibieron los datos para entrenar redes de aprendizaje profundo. El cálculo fue acelerado por dispositivos especiales, llamadas GPU, que puede procesar múltiples piezas diferentes de información al mismo tiempo. Las redes de aprendizaje profundo aprendieron cada vez más de cada muestra de aliento hasta que pudieron reconocer patrones específicos que revelaron compuestos específicos en la respiración.

En este primer estudio, la atención se centró en reconocer un grupo de productos químicos, llamados aldehídos, que a menudo se asocian con fragancias, pero también con condiciones de estrés y enfermedades humanas.

Los ordenadores equipados con esta tecnología solo tardan unos minutos en analizar de forma autónoma una muestra de aliento que antes le tomaba horas a un experto humano. Efectivamente, La IA hace que todo el proceso sea más barato, pero sobre todo lo hace más confiable. Aún más interesante, este software inteligente adquiere conocimientos y mejora con el tiempo a medida que analiza más muestras. Como resultado, el método no se limita a ninguna sustancia en particular. Usando esta técnica, Los sistemas de aprendizaje profundo se pueden entrenar para detectar pequeñas cantidades de compuestos volátiles con aplicaciones potencialmente amplias en medicina. forense, análisis ambiental y otros.

Si un sistema de IA puede detectar marcadores de enfermedad, entonces es posible diagnosticar también si estamos enfermos o no. Esto tiene un gran potencial, pero también podría resultar controvertido. Simplemente sugerimos que la IA podría usarse como una herramienta para detectar sustancias en el aire. No necesariamente tiene que diagnosticar o tomar una decisión. Las conclusiones y decisiones finales nos quedan a nosotros.

Este artículo se publicó originalmente en The Conversation. Lea el artículo original.