En la primera edición de BA Exponencial, se presentaron trece ideas, de las cuales seis pasaron a la etapa de Diseño Estratégico y, finalmente, dos avanzaron a la instancia de prototipado y testeo para probar la viabilidad de su implementación y la posibilidad de escalabilidad. Estos fueron los proyectos finalistas:
Cardio IA - Ministerio de Salud
Se trata de un sistema de inteligencia artificial (IA) que, tomando las Historias Clínicas Electrónicas de los pacientes del sistema de salud público de la Ciudad, puede extraer ciertos factores de riesgo cardiovascular, tales como tabaquismo, hipertensión, infarto y diabetes, y luego utilizarlos en ecuaciones de predicción de riesgo cardiovascular a 10 años.
Luego de siete semanas de trabajo en la instancia de prototipado, se obtuvieron resultados alentadores en cuanto a métricas, con una inversión relativamente baja tanto en costo de infraestructura de procesamiento y almacenamiento, como en tiempos para el etiquetado de datos.
Por este motivo, se delineó un plan de implementación y escalado del modelo Amazon Comprehend (tecnología utilizada para realizar estas pruebas), que se encuentra en proceso de análisis y aprobación por parte del Ministerio de Salud del GCBA.
Ojo de la Ciudad - Ministerio de Espacio Público e Higiene Urbana
El objetivo inicial de este proyecto fue aumentar la información disponible en el área, para mejorar la planificación y realizar una gestión eficiente de los recursos destinados al plan de mantenimiento urbano de la Ciudad. En esa dirección, se propuso entrenar un sistema de inteligencia artificial (IA) para identificar inconvenientes a gran escala, mediante el aprovechamiento de los registros de incidencias en aceras, calzada, pluviales y mobiliario urbano, generados por el cuerpo de inspectores de la Ciudad.
El prototipo consistió en utilizar la tecnología de captura de datos de Mobileye a través de una cámara asistida por inteligencia artificial, para entrenar y probar un sistema de reconocimiento de imágenes de incidencias.
Como conclusión de las pruebas realizadas, se determinó que no es factible técnicamente implementar de manera escalonada la solución de relevamiento por imágenes utilizada para el prototipo. De este modo, se cumplió con el objetivo de evaluar tecnologías disruptivas para mejorar la solución de problemas.
