IBM Watson Discovery Advisor se anuncia como el primer sistema capaz de revelar patrones y conexiones de datos científicos ocultos entre cantidades masivas de información, un avance en computación cognitiva que ayudará a los investigadores de, por ejemplo, las áreas médica y farmacéutica a hacer descubrimientos más rápidamente.

El nuevo sistema Big Data de IBM, disponible actualmente como un servicio a través de la nube, es capaz de reducir de meses a días y de días a horas el tiempo necesario para que los científicos comprueben hipótesis o formulen conclusiones en torno a sus investigaciones.

Investigadores y científicos de varias organizaciones especializadas en ciencias de la vida, como Baylor College of Medicine, Johnson & Johnson o New York Genome Center, han empezado ya a utilizar IBM Watson Discovery Advisor para afrontar el complejo reto que supone absorber y analizar los millones de documentos científicos disponibles en las bases de datos públicas y especializadas. Hoy en día, se publica un nuevo documento científico cada 30 segundos, según CiteSeer,y un investigador suele leer unos 23 artículos científicos al mes, casi 300 al año, según la organización National Institutes of Health.

IBM Watson, además de identificar correlaciones desconocidas hasta el momento y entender los matices del lenguaje natural, comprende el lenguaje especializado, como por ejemplo cómo interactúan los compuestos químicos. Según el organismo Pharmaceutical Research and Manufacturers of America, el promedio de tiempo de desarrollo de un tratamiento farmacológico desde el comienzo de la investigación hasta que llega al mercado es de entre 10 y 15 años. Siendo esto así, la posibilidad de acelerar el proceso de análisis de información contribuirá a que la investigación y el desarrollo de nuevos tratamientos médicos avance significativamente.

Por ejemplo, gracias a la colaboración entre Baylor College of Medicine e IBM, un equipo de científicos, biólogos y analistas de datos han identificado en cuestión de semanas y con precisión varias proteínas que modifican la proteína p53, relacionada con muchos tipos de cáncer. Se trata de una hazaña que habría tardado en acometerse años sin las capacidades cognitivas de IBM Watson.

IBM Watson analizó 70.000 artículos científicos sobre p53 para predecir qué puede activar o desactivar la actividad de esta proteína. Este análisis automatizado llevó a los investigadores de Baylor a identificar seis potenciales proteínas que serán analizadas en posteriores investigaciones. Estos resultados son importantes ya que en los últimos 30 años, los científicos han descubierto un promedio de una proteína anualmente.

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