>
Gráfico de Conceptos & Resumen usando Claude 3 Opus | Chat GPT4 | Gemini Adv | Llama 3:
Resumen:
1.-Ayesha Walcott-Bride, una científica investigadora en IBM Research Africa en Nairobi, Kenia, discute las innovaciones de IA en África para un impacto global.
2.-Su formación incluye títulos de la Universidad Clark Atlanta y el MIT, y proyectos en África que influyeron en su decisión de seguir investigando en el extranjero.
3.-IBM Research Africa se centra en abordar los grandes desafíos de África, transformando la sociedad y teniendo un impacto global a través de alianzas y tecnología/IA.
4.-La rica diversidad de África ofrece oportunidades para abordar problemas complejos como la mezcla óptima de energía, la recuperación de crisis, los impactos del cambio climático en la propagación de enfermedades.
5.-La charla se centra en la investigación de IA de IBM para la salud global, específicamente en la planificación de intervenciones de enfermedades y la caracterización de subpoblaciones para comprender los resultados de salud.
6.-A pesar del progreso, la malaria todavía mata a un niño cada 30 segundos, con el 90% de los casos en el África subsahariana. El tratamiento y la prevención son posibles.
7.-Los responsables de la toma de decisiones sobre la malaria deben considerar muchos factores complejos y modelos de intervención para alcanzar los objetivos. El espacio de intervención es vasto.
8.-IBM utiliza métodos de IA bien adaptados para los complejos modelos de intervención de malaria para encontrar planes de intervención más rentables en comparación con los planes actuales/expertos.
9.-La planificación de intervenciones de múltiples pasos utilizando el aprendizaje por refuerzo encuentra caminos de intervención a lo largo del tiempo que son más rentables para alcanzar los objetivos de prevalencia de malaria.
10.-Combinar múltiples modelos de malaria proporciona una mejor descripción del futuro incierto. Un estudio de caso aplica esto en Uganda para minimizar las muertes.
11.-La investigación sobre malaria se ha ampliado con RL profundo, optimización de restricciones, explicabilidad y una plataforma de decisiones confiable para planes de intervención óptimos relevantes al contexto.
12.-La plataforma permite la colaboración entre los responsables de la toma de decisiones, desarrolladores de IA y expertos en el dominio. Es replicable y escalable a otras enfermedades como COVID-19, VIH/SIDA.
13.-Para COVID-19, los grupos de trabajo están utilizando intervenciones comunes para contener la enfermedad, limitar la interrupción, reducir la mortalidad, limitados por presupuestos, suministros, trabajadores de salud.
14.-El trabajo de control de la malaria que aprovecha modelos de dominio complejos y IA para explorar vastos espacios de intervención se aplica directamente a la pandemia de COVID-19.
15.-Caracterizar subpoblaciones puede permitir intervenciones de salud dirigidas para un mayor impacto. Se dan dos ejemplos en planificación familiar y salud materna/infantil.
16.-En la planificación familiar, más de 214 millones de mujeres que desean evitar el embarazo no están utilizando anticonceptivos modernos. La discontinuación indica insatisfacción.
17.-La minería de subsecuencias discriminatorias extiende el prefijo de span para encontrar patrones de uso de anticonceptivos únicos para cohortes que discontinuaron por diferentes razones en varios países.
18.-Los resultados muestran subsecuencias discriminatorias comunes para mujeres que discontinuaron debido a preocupaciones de salud frente a otras razones en Kenia, Nigeria, Ghana, Burkina Faso.
19.-Etiopía carecía de patrones discriminatorios. Nigeria tuvo problemas de datos. Análisis adicionales revelan patrones de discontinuación debido a embarazo mientras se usaban anticonceptivos.
20.-Los resultados de la minería de subsecuencias informan análisis causales y modelos predictivos de discontinuación. Un panel interactivo explora la planificación familiar en varios países.
21.-En salud materna/infantil, el 99% de las muertes maternas ocurren en países en desarrollo, la mortalidad infantil es 15 veces mayor en el África subsahariana. La mayoría son prevenibles.
22.-Los modelos predictivos encontraron factores de riesgo para la mortalidad materna e infantil como marcadores de vulnerabilidad. La estratificación identifica subpoblaciones desproporcionadamente susceptibles.
23.-En Nigeria, las madres con 3 o más nacimientos en 5 años fuera del sur-sur tenían 6 veces más probabilidades de mortalidad infantil (48%) frente al 13% promedio.
24.-Las poblaciones protegidas tenían 1 nacimiento en 5 años, edad menor de 40, tamaño del hogar 3+, con 1/3 menos probabilidades de mortalidad infantil.
25.-La estratificación automática explora eficientemente combinaciones de características para encontrar casos de vulnerabilidad extrema y protección, aprovechando las propiedades de la función de optimización para tiempo polinómico.
26.-Próximos pasos: sanciones por complejidad de subconjuntos, intervenciones dirigidas explicables sobre factores modificables, aplicaciones clínicas en MNCH, VIH, poblaciones susceptibles a COVID-19.
27.-Los paneles interactivos ayudan a comprender subpoblaciones e informan intervenciones dirigidas. El trabajo requiere una estrecha colaboración con organizaciones y academia en África.
28.-IBM Research Africa también explora IA para el clima, la seguridad alimentaria, la inclusión financiera, el acceso al agua y el desarrollo de nuevos algoritmos centrales de IA.
29.-Estos problemas interconectados motivan las perspectivas de IA entre dominios. IBM tiene varias actividades de IA y demostraciones en ICLR 2020.
30.-La diversidad de África la convierte en un paralelo para las innovaciones de IA que pueden tener un impacto global en la comprensión de subpoblaciones y la planificación de intervenciones de enfermedades.
Bóveda de Conocimiento construida por David Vivancos 2024