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La Alianza HARMONY ha compartido los resultados obtenidos en sus investigaciones durante los últimos cinco años con respecto a los síndromes Mielodisplásicos (SMD). Este grupo de cánceres de la sangre se caracterizan porque las células madre de la médula ósea, encargadas de fabricar todas las células sanguíneas, tienen un defecto que les hace producir células anómalas. Liderada la Alianza por el doctor Jesús María Hernández, especialista del Servicio de Hematología del Hospital Universitario de Salamanca, y el doctor Guillermo Sanz, jefe de Sección de Hematología Clínica del Hospital Universitario La Fe de Valencia, engloba los esfuerzos de investigación de más de 150 expertos en neoplasias hematológicas, de más de 100 organizaciones público-privadas pertenecientes a 18 países europeos. Está integrada por los proyectos HARMONY y HARMONY PLUS, formalizados en el marco de la Iniciativa sobre Medicamentos Innovadores de la Unión Europea (IMI por sus siglas inglesas). 

A la hora de poner un modelo de Machine Learning en producción hay que tener en cuenta varios requisitos. Normalmente se suele elegir el modelo con mejor rendimiento durante el proceso de evaluación, pero en según qué casos es necesario además entender las razones por las que el modelo toma una decisión. Esto puede aplicar tanto a problemas de clasificación, es decir, entender por qué el modelo elige una clase en concreto entre otras tantas; como a problemas de regresión en los que el valor a predecir es un número.

Las técnicas de visión por ordenador han supuesto una revolución en el campo de la inteligencia artificial. Las máquinas modernas son capaces de ver mejor que los humanos y determinar la naturaleza de aquello que están viendo. Las aplicaciones son casi infinitas y están solo limitadas por nuestra imaginación. La vista siempre ha sido nuestro sentido por excelencia y ahora las máquinas pueden ayudarnos a explotar el mundo mejor.

Si algo ha preocupado al ser humano desde los inicios de la historia, es la salud. Fuente de vida y única capaz de mantener a las personas sobre esta tierra, muchos han sido los investigadores que, siglo tras siglo, quisieron dejar su legado. No es un secreto que uno de los anhelos más profundos de la sociedad, es continuar avanzando en la lucha contra las enfermedades potencialmente peligrosas y por qué no, la posibilidad en un futuro no muy lejano de poder frenar el envejecimiento celular. 

Lamentablemente, el estudio humano y la forma en la que se trabaja queda limitado, pero el siglo XXI nos abre posibilidades como incluir Inteligencia Artificial al sector de la medicina.

Para asombro de muchos, esto no es una idea innovadora ni acoplada en los últimos años. Aunque si bien es cierto que la IA tomó más impulsó en la última década, esta fusión se remonta a los años 70. 

Uno de los primeros experimentos que asociaron medicina e Inteligencia Artificial fue Dendral, un sistema que se desarrolló entre los años 1965 y 1975. Edward Feigenbaum, científico de la computación que trabajaba en el área de la IA junto a otros programadores en la Universidad de Stanford, dieron vida a este sistema. Este interpretaba la estructura molecular, a través de un análisis químico. Podía analizar sustancias como carbón, hidrógeno, nitrógeno… Una vez obtenidos esos datos espectrográficos, Dendral pasaba a formular hipótesis sobre la estructura molecular de dicha sustancia. Este sistema se empleó en la industria y el mundo académico durante mucho tiempo.