¿Cómo disminuir la incertidumbre? Una pregunta que Jocelyn Dunstan busca responder a través de las matemáticas. La investigadora chilena del Centro de Modelamiento Matemático (CMM), será una de las exponentes en los 10 años de Congreso Futuro.

Su trabajo está enfocado en crear nuevas soluciones para problemas de la salud pública, como la disminución de los tiempos de espera en los establecimientos de salud utilizando algoritmos predictivos. Para ella, habitar la incertidumbre es entender dónde está el límite de lo técnico, “que permite tener tanta información como se pueda. Y luego, simular posibles escenarios para amortiguar la incertidumbre, Esto, es aplicable tanto al trabajo científico como a la vida cotidiana, en especial en este año, donde las condiciones de vida cambian constantemente”.

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Predicción de la obesidad a través de algoritmos

¿Se puede predecir la prevalencia de esta condición basándose solamente en la venta de alimentos?, la respuesta de Jocelyn fue afirmativa.

Actualmente la obesidad es otra de las pandemias que vive el mundo. La Organización Mundial de la Salud (OMS) la catalogó así por su rápida dispersión, ya que la población con sobrepeso casi se triplicó en 30 años y por sus altas tasas de mortalidad: cada año mueren 2.8 millones de personas, una cifra en aumento.

Ante esta tendencia, Jocelyn junto con un equipo de investigadores crearon un algoritmo capaz de predecir la obesidad en los países, en base a lo que comen sus habitantes. Les pareció urgente determinar los factores que promueven su aparición, en un contexto donde cinco millones de niños menores de cinco años ya son obesos.

Para esto utilizaron aplicaciones de inteligencia artificial, conocidas como “Machine learning”, que permiten que las computadoras reconozcan automáticamente patrones en datos después de un periodo de enseñanza. Esto permite llevar una actualización más reciente sobre el estado de obesidad en el mundo a menores costos.

Se descubrió que tres categorías son las más relevantes al momento de predecir la obesidad: masas y harinas, quesos y bebidas con gas. En Chile, el estudio detectó que se aumentó casi el 37% en las ventas de bebidas desde el 2001. En galletas y panes un 27%.

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Pasión por la pedagogía

Jocelyn ha logrado combinar dos cosas que le gustan: las matemáticas y la medicina. Dedica la mitad de su tiempo al CMM de la Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas de la U. de Chile y la otra al Centro de Informática Médica y Telemedicina de la Facultad de Medicina de la misma universidad. “El aprendizaje de máquinas de medicina es un gran tema que requiere formación de capital humano avanzado entre la medicina e ingeniera. Es un lindo desafío enseñar matemática y computación en la Facultad de Medicina y ofrecer proyectos de investigación de salud en la Facultad de Ingeniería“, comenta Dunstan.

Dice que leyó una frase que le gustó: “Los computadores no van a reemplazar a los/las profesionales de salud, pero aquellos/as profesionales que usen métodos computacionales, probablemente van a reemplazar a los que no”.

Por otro lado, busca incentivar la participación femenina en su área. Estuvo seis años en la Escuela de Ingeniería sin nunca haber tenido una profesora mujer: “cómo vas a imaginarte siendo física si no has conocido a ninguna mujer que puedas sentir como modelo a seguir” dice.

Jocelyn Dunstan será una de los 85 expositores del mayor encuentro científico del país, que se llevará a cabo entre el 18 y 21 de enero de forma 100% online.

No te pierdas la completa cobertura del evento que realizarán Futuro 360, CHV Noticias y CNN Chile en todas sus plataformas.

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