Podoactiva y Predictland se unen para mejorar los tratamientos de salud con computación cuántica

Ambas empresas, junto con el Instituto de Nanociencia y Materiales de Aragón (INMA, centro mixto entre el CSIC y la Universidad de Zaragoza) inician un proyecto de investigación en el que se aplicarán técnicas de quantum machine learning con el fin de mejorar la calidad de los tratamientos, aprovechando el conocimiento adquirido con los más de 800.000 con plantillas realizados hasta el momento.

Podoactiva, especializada en podología y biomecánica y muy conocida por sus plantillas, ya venía trabajando con Predictland, centrada en la ciencia de datos, en poner el valor el know how de los tratamientos que se realizaban en las clínicas de la empresa oscense utilizando inteligencia artificial y machine learning. Ahora, ambas empresas, junto con el INMA, dan un paso más con este nuevo proyecto en el que se trabajará con quantum machine learning con el fin de "mejorar la calidad y eficiencia de los tratamientos", afirma Víctor Alfaro, director general de Podoactiva.

Este proyecto es pionero en Aragón, siendo además el primero que realiza Predictland con quantum machine learning, lo que va a permitir a la compañía adentrarse en esta tecnología con la que tienen previsto acometer más iniciativas. "Es un hito importante porque no hay tantas aplicaciones en el mundo con esta tecnología", asevera Javier Orús, director y cofundador de Predictland, a elEconomista.es

El proyecto, con el que Podoactiva se sitúa a la vanguardia de la innovación, podría suponer un importante avance para el diagnóstico clínico en una doble vertiente. Por un lado, los profesionales podrán disponer de una orientación basada en el resultado de los cientos de miles de tratamientos que se realizan en la red de clínicas de Podoactiva, mientras que los pacientes se podrán beneficiar de una mayor eficacia en los mismos.

Para conseguir estos objetivos, los tres agentes implicados en el proyecto comenzaron ya a trabajar hace unos meses. "Nos adentramos en computación cuántica porque vemos que, si se democratiza, realmente puede aportar mucha potencia de cálculo y algo muy distinto a lo que ahora tenemos", explica Eduardo Sánchez, científico de datos en Predictland.

La tecnología quantum machine learning está en fase experimental. Una idea en la que ahonda David Zueco, físico del INMA, quien señala que "no hay que olvidar que se trata de un campo de investigación muy reciente, cuyo potencial en problemas prácticos todavía se desconoce".

La tecnología quantum machine learning combina métodos de inteligencia artificial y machine learning con los últimos avances en computación cuántica. En concreto, "la inteligencia artificial se retroalimenta con la computación cuántica y la computación cuántica con la inteligencia artificial", añade Eduardo Sánchez.

Además, "cogiendo lo mejor de ambas, el potencial mejora el nivel de cálculo que daría la computación cuántica con el machine learning. Emerge así el quantum machine learning que podría dar mejores resultados que con el machine learning actual", apunta el científico de datos.

Con el proyecto, "queremos ver si somos capaces de igualar o mejorar los resultados. Es una nueva forma de hacer computación, es un campo en desarrollo, y veremos hasta donde llega pero, si todo funciona bien, esta forma de hacer computación superaría con creces la forma de hacer de la computación de los ordenadores de hoy en día", apunta Eduardo Sánchez.

De hecho, "se trata de una tecnología que podría revolucionar la forma de hacer computación en las próximas décadas y que tiene el potencial de resolver problemas de forma mucho más eficiente e incluso de afrontar retos que son inabordables con los ordenadores actuales", añade el científico de datos de Predictland.

Los retos

A pesar de los beneficios que pueden obtenerse, el proyecto no está exento de retos. El primero de ellos está relacionado con "el planteamiento del problema porque con inteligencia artificial hay algoritmos testados, probados y que funcionan, pero aquí se empieza de cero, hay que construir el algoritmo para cada problema", indica Eduardo Sánchez.

Además, en la actualidad, existen muy pocos ordenadores cuánticos en el mundo y tan solo gigantes tecnológicos como Google, IBM, Microsoft o Amazon están trabajando en el desarrollo prototipos potencialmente escalables. "Ahora hay prototipos experimentales a los que se tendrá acceso para llevar a cabo el proyecto. Habrá que ver si el hecho de estos prototipos experimentales genera o no un problema o si se meten piedras en el camino", aunque "todos estamos dispuestos a explorar y aprender", incide el científico de datos, quien añade que "solo el proceso va a significar un aprendizaje brutal".

De momento, cada uno aporta su experiencia y conocimiento: Podoactiva, todo su saber hacer y experiencia acumulada en los tratamientos de podología y biomecánica, mientras que Predictland tiene el valor añadido de todo su know how en machine learning e inteligencia artificial y, el INMA, en quantum machine learning.

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