Pau Rodríguez

Las redes neuronales imitan, de manera aproximada, la forma en la que las neuronas en el cerebro forman conexiones para resolver una tarea. De este modo, Pau Rodríguez empleó técnicas de machine learning a la visión artificial, utilizando redes neuronales se puede identificar dolor en los rostros de las personas. “Entrené estas redes con imágenes en vídeo de caras, y la red tenía que predecir qué dolor tenía”, explica Rodríguez, profesor adjunto en la Universitat Autónoma de Barcelona e investigador en la empresa Element AI.

Empleando valores reales del dolor anotados por expertos, las redes neuronales aprenden a asociar una imagen con el dolor. Su contribución consistió en proponer una mejora para considerar también imágenes en vídeo y así identificar micromovimientos en los músculos de la cara para saber qué nivel de dolor hay. “La red aprende también a ignorar todos los gestos faciales que sean superfluos en la predicción del dolor, se centra en los movimientos que son involuntarios cuando hay dolor”, detalla.

“Hay pacientes en unidades de cuidados intensivos donde tiene que ir un sanitario a verificar si la persona está sufriendo dolor para subir o no la medicación”, continúa. A esto habría que añadir que el dolor también se percibe de forma diferente en función de la cultura de procedencia, o que según la dolencia que se padezca la expresión de dolor varía. “Obtener un método objetivo para avisar de que estás sufriendo dolor también reduce el tiempo de espera al paciente”, añade el investigador.

En otro momento Rodríguez también trabajó en otra técnica similar, pero esta vez adaptada a reconocer el alzhéimer en pacientes determinando, con un test automatizado, el nivel de su enfermedad neurodegenerativa.

Ahora se dedica a desarrollar un algoritmo de aprendizaje computacional que requiera de menos datos para aprender. “Hasta ahora se necesitan millones de ejemplos, por ejemplo, caras y dolor, y necesitas un médico que haga las anotaciones, lo que supone mucho tiempo y dinero. Estoy investigando en modelos que puedan aprender de un solo ejemplo. U otra opción es usar millones de datos sin anotar y que la red sea capaz ella sola de aprender sin intervención humana, que es el cuello de botella en estas técnicas”, señala.

Para el investigador, a quien la informática le ha apasionado desde siempre, la Inteligencia Artificial cambiará el mundo. “Espero que para bien, será clave para reducir trabajos repetitivos”, concluye.