WEBVTT 00:00:00.000 --> 00:00:04.000 Voy a empezar con un pequeño desafío, 00:00:04.000 --> 00:00:07.000 el desafío del tratamiento de datos 00:00:07.000 --> 00:00:09.000 de los datos que procesamos 00:00:09.000 --> 00:00:11.000 en cuestiones médicas. 00:00:11.000 --> 00:00:13.000 Realmente es un desafío enorme. 00:00:13.000 --> 00:00:15.000 Y este es nuestro caballo de batalla: 00:00:15.000 --> 00:00:17.000 el escáner de tomografías, 00:00:17.000 --> 00:00:19.000 el tomógrafo computado. 00:00:19.000 --> 00:00:21.000 Es un dispositivo excepcional. 00:00:21.000 --> 00:00:23.000 Usa rayos X, haces de rayos X, 00:00:23.000 --> 00:00:26.000 que giran muy rápido por todo el cuerpo humano. 00:00:26.000 --> 00:00:28.000 Tarda unos 30 segundos en pasar por toda la máquina 00:00:28.000 --> 00:00:30.000 y genera como salida del proceso 00:00:30.000 --> 00:00:32.000 ingentes cantidades de información. 00:00:32.000 --> 00:00:34.000 Por eso es una máquina excepcional 00:00:34.000 --> 00:00:36.000 que puede usarse 00:00:36.000 --> 00:00:38.000 para mejorar la asistencia sanitaria. 00:00:38.000 --> 00:00:40.000 Pero, como dije, también representa un desafío. 00:00:40.000 --> 00:00:43.000 Y en esta imagen de aquí puede verse bien el desafío. 00:00:43.000 --> 00:00:45.000 Se trata de la explosión de datos médicos 00:00:45.000 --> 00:00:47.000 de hoy en día. 00:00:47.000 --> 00:00:49.000 Tenemos este problema. 00:00:49.000 --> 00:00:51.000 Retrocedamos en el tiempo. NOTE Paragraph 00:00:51.000 --> 00:00:54.000 Remontémonos unos años en el tiempo y veamos qué sucedía entonces. 00:00:54.000 --> 00:00:56.000 Estas máquinas que salieron 00:00:56.000 --> 00:00:58.000 -empezaron a aparecer en los años 70- 00:00:58.000 --> 00:01:00.000 escaneaban cuerpos humanos 00:01:00.000 --> 00:01:02.000 generando unas 100 imágenes 00:01:02.000 --> 00:01:04.000 del cuerpo. 00:01:04.000 --> 00:01:06.000 Me he tomado la libertad, por una cuestión de claridad, 00:01:06.000 --> 00:01:09.000 de traducir eso a magnitudes de datos. 00:01:09.000 --> 00:01:11.000 Eso correspondería a unos 50 Mb de datos, 00:01:11.000 --> 00:01:13.000 algo pequeño 00:01:13.000 --> 00:01:16.000 si pensamos en los datos que podemos manejar hoy 00:01:16.000 --> 00:01:18.000 en nuestros dispositivos móviles. 00:01:18.000 --> 00:01:20.000 Si lo comparamos con las guías telefónicas 00:01:20.000 --> 00:01:23.000 es como una pila de un metro de guías telefónicas. 00:01:23.000 --> 00:01:25.000 Viendo lo que estamos haciendo hoy 00:01:25.000 --> 00:01:27.000 con estas máquinas que tenemos 00:01:27.000 --> 00:01:29.000 podemos, en pocos segundos, 00:01:29.000 --> 00:01:31.000 obtener 24.000 imágenes de un cuerpo. 00:01:31.000 --> 00:01:34.000 Y eso equivaldría a unos 20 Gb de datos 00:01:34.000 --> 00:01:36.000 u 800 guías telefónicas. 00:01:36.000 --> 00:01:38.000 La pila de guías telefónicas sería de 200 metros. 00:01:38.000 --> 00:01:40.000 Lo que está por suceder 00:01:40.000 --> 00:01:42.000 -lo estamos viendo, está empezando- 00:01:42.000 --> 00:01:44.000 es una tendencia tecnológica que observamos ahora: 00:01:44.000 --> 00:01:47.000 se está comenzando a observar también la dimensión tiempo. 00:01:47.000 --> 00:01:50.000 Así, estamos capturando también la dinámica del cuerpo. 00:01:50.000 --> 00:01:52.000 Supongamos 00:01:52.000 --> 00:01:55.000 que vamos a recolectar datos durante 5 segundos 00:01:55.000 --> 00:01:57.000 y eso corresponde a 1 terabyte de datos. 00:01:57.000 --> 00:01:59.000 Equivale a 800.000 guías, 00:01:59.000 --> 00:02:01.000 a una pila de 16 Km de guías, 00:02:01.000 --> 00:02:03.000 para un solo paciente, un conjunto de datos. 00:02:03.000 --> 00:02:05.000 A esto es a lo que nos enfrentamos. NOTE Paragraph 00:02:05.000 --> 00:02:08.000 Este es el desafío enorme que tenemos. 00:02:08.000 --> 00:02:11.000 Y ya hoy en día esto representa 25.000 imágenes. 00:02:11.000 --> 00:02:13.000 Imaginen esos días 00:02:13.000 --> 00:02:15.000 en los que los radiólogos hacían la tarea. 00:02:15.000 --> 00:02:17.000 Colocaban 25.000 imágenes 00:02:17.000 --> 00:02:20.000 hacían algo así como 25 mil veces "bien, bien, 00:02:20.000 --> 00:02:22.000 ¡ahí está el problema!" 00:02:22.000 --> 00:02:24.000 Ya no pueden hacer eso; resulta imposible. 00:02:24.000 --> 00:02:27.000 Entonces tenemos que hacer algo un poquito más inteligente. 00:02:28.000 --> 00:02:30.000 Lo que hacemos es consolidar todos estos cortes. 00:02:30.000 --> 00:02:33.000 Imaginen que hacen cortes del cuerpo en todas estas direcciones 00:02:33.000 --> 00:02:36.000 y luego tratan de consolidar los cortes 00:02:36.000 --> 00:02:38.000 en una pila de datos, en un bloque de datos. 00:02:38.000 --> 00:02:40.000 Esto es lo que estamos haciendo. 00:02:40.000 --> 00:02:43.000 Colocamos este gibabyte o terabyte de datos en este bloque. 00:02:43.000 --> 00:02:45.000 Pero, claro, el bloque de datos 00:02:45.000 --> 00:02:47.000 contiene los rayos X 00:02:47.000 --> 00:02:49.000 absorbidos por todos los puntos del cuerpo humano. 00:02:49.000 --> 00:02:51.000 Tenemos que encontrar una manera 00:02:51.000 --> 00:02:54.000 de ver las cosas que queremos ver 00:02:54.000 --> 00:02:57.000 y hacer transparentes las cosas que no queremos ver. 00:02:57.000 --> 00:02:59.000 Hay que transformar los datos 00:02:59.000 --> 00:03:01.000 en algo que se parezca a esto. 00:03:01.000 --> 00:03:03.000 Y esto es un desafío. 00:03:03.000 --> 00:03:06.000 Lograr esto es un desafío enorme. NOTE Paragraph 00:03:06.000 --> 00:03:09.000 El uso de computadoras, si bien son cada vez más rápidas y mejores, 00:03:09.000 --> 00:03:11.000 es un desafío tratar con gigabytes de datos, 00:03:11.000 --> 00:03:13.000 terabytes de datos, 00:03:13.000 --> 00:03:15.000 y extraer la información relevante. 00:03:15.000 --> 00:03:17.000 Quiero ver el corazón, 00:03:17.000 --> 00:03:19.000 quiero ver los vasos sanguíneos, quiero ver el hígado, 00:03:19.000 --> 00:03:21.000 incluso quizá encontrar un tumor 00:03:21.000 --> 00:03:23.000 en algunos casos. 00:03:24.000 --> 00:03:26.000 Y es ahí donde entra en juego mi pequeña. 00:03:26.000 --> 00:03:28.000 Esta es mi hija. 00:03:28.000 --> 00:03:30.000 Esto es de las 9 de esta mañana. 00:03:30.000 --> 00:03:32.000 Está jugando con un videojuego, 00:03:32.000 --> 00:03:34.000 con tan sólo dos años 00:03:34.000 --> 00:03:36.000 está en la gloria. 00:03:36.000 --> 00:03:39.000 Ella es la fuerza motriz 00:03:39.000 --> 00:03:42.000 que impulsa el desarrollo de unidades de procesamiento gráfico. 00:03:43.000 --> 00:03:45.000 A medida que los niños juegan a los videojuegos 00:03:45.000 --> 00:03:47.000 los gráficos se vuelven cada vez mejores. 00:03:47.000 --> 00:03:49.000 Así que, por favor, vuelvan a casa y díganle a los niños que jueguen más 00:03:49.000 --> 00:03:51.000 porque eso es lo que necesito. NOTE Paragraph 00:03:51.000 --> 00:03:53.000 Lo que está dentro de esta máquina 00:03:53.000 --> 00:03:55.000 me permite hacer las cosas que hago 00:03:55.000 --> 00:03:57.000 con los datos médicos. 00:03:57.000 --> 00:04:00.000 En realidad estoy usando estos dispositivos, extraordinarios y pequeños. 00:04:00.000 --> 00:04:02.000 Y, ya saben, me retrotraigo 00:04:02.000 --> 00:04:04.000 quizá 10 años en el tiempo 00:04:04.000 --> 00:04:06.000 a cuando conseguí los fondos 00:04:06.000 --> 00:04:08.000 para comprar mi primer equipo gráfico. 00:04:08.000 --> 00:04:10.000 Era una máquina enorme. 00:04:10.000 --> 00:04:13.000 Había gabinetes de procesadores, almacenamiento, etc. 00:04:13.000 --> 00:04:16.000 Pagué cerca de un millón de dólares por esa máquina. 00:04:17.000 --> 00:04:20.000 Esa máquina hoy es tan rápida como mi iPhone. 00:04:22.000 --> 00:04:24.000 Todos los meses salen nuevas tarjetas gráficas. 00:04:24.000 --> 00:04:27.000 Estas son algunas de las últimas versiones: 00:04:27.000 --> 00:04:30.000 NVIDIA, ATI, Intel está por ahí también. 00:04:30.000 --> 00:04:32.000 Y, ya saben, por unos cientos de dólares 00:04:32.000 --> 00:04:34.000 se consiguen componentes para el equipo informático, 00:04:34.000 --> 00:04:37.000 y pueden hacerse cosas extraordinarias con estas tarjetas gráficas. 00:04:37.000 --> 00:04:39.000 Esto es lo que nos está permitiendo 00:04:39.000 --> 00:04:42.000 manejar la explosión de datos médicos; 00:04:42.000 --> 00:04:44.000 esto y un trabajo muy ingenioso 00:04:44.000 --> 00:04:46.000 en materia de algoritmos, 00:04:46.000 --> 00:04:48.000 compresión de datos, 00:04:48.000 --> 00:04:51.000 y de extracción de información relevante para las investigaciones en curso. NOTE Paragraph 00:04:51.000 --> 00:04:54.000 Ahora les voy a mostrar unos ejemplos de lo que puede hacerse. 00:04:54.000 --> 00:04:57.000 Estos son datos capturados con un tomógrafo. 00:04:57.000 --> 00:05:00.000 Pueden ver que se trata de datos completos. 00:05:00.000 --> 00:05:03.000 Es una mujer. Se ve el cabello 00:05:03.000 --> 00:05:06.000 y las estructuras individuales de la mujer. 00:05:06.000 --> 00:05:09.000 Pueden ver que hay dispersión de rayos X 00:05:09.000 --> 00:05:11.000 en los dientes, en el metal de los dientes. 00:05:11.000 --> 00:05:14.000 De allí vienen todos estos artefactos. 00:05:14.000 --> 00:05:16.000 De forma totalmente interactiva, 00:05:16.000 --> 00:05:19.000 con tarjetas gráficas comunes, en un equipo normal, 00:05:19.000 --> 00:05:21.000 puedo hacer un plano de video. 00:05:21.000 --> 00:05:23.000 Y como, por supuesto, tiene todos los datos 00:05:23.000 --> 00:05:26.000 puedo rotarlo, verlo desde distintos ángulos, 00:05:26.000 --> 00:05:29.000 y ver que esta mujer tenía un problema. 00:05:29.000 --> 00:05:31.000 Tenía una hemorragia cerebral 00:05:31.000 --> 00:05:33.000 que se había solucionado con un pequeño stent 00:05:33.000 --> 00:05:35.000 una espiral de metal que está sujetando el vaso. 00:05:35.000 --> 00:05:37.000 Y con sólo cambiar las funciones 00:05:37.000 --> 00:05:40.000 puedo decidir qué cosa va a ser transparente 00:05:40.000 --> 00:05:42.000 y qué es lo que se va a ver. 00:05:42.000 --> 00:05:44.000 Puedo ver la estructura del cráneo 00:05:44.000 --> 00:05:47.000 y que, bueno, este es el lugar donde abrieron el cráneo de la mujer 00:05:47.000 --> 00:05:49.000 y allí es donde intervinieron. 00:05:49.000 --> 00:05:51.000 Son imágenes extraordinarias. 00:05:51.000 --> 00:05:53.000 Son realmente de alta resolución 00:05:53.000 --> 00:05:55.000 y nos muestran lo que podemos hacer 00:05:55.000 --> 00:05:58.000 hoy en día con las tarjetas gráficas comunes. NOTE Paragraph 00:05:58.000 --> 00:06:00.000 Hemos hecho un uso intensivo de esto 00:06:00.000 --> 00:06:03.000 tratando de introducir gran cantidad de datos 00:06:03.000 --> 00:06:05.000 en el sistema. 00:06:05.000 --> 00:06:07.000 Y una de las aplicaciones en las que hemos trabajado 00:06:07.000 --> 00:06:10.000 -esto atrajo la atención del mundo entero- 00:06:10.000 --> 00:06:12.000 es la aplicación de autopsias virtuales. 00:06:12.000 --> 00:06:14.000 Así que, de nuevo, analizando ingentes cantidades de datos 00:06:14.000 --> 00:06:17.000 pueden verse esos barridos de cuerpo entero. 00:06:17.000 --> 00:06:20.000 Pasamos todo el cuerpo por este tomógrafo 00:06:20.000 --> 00:06:23.000 y en unos segundos obtenemos un conjunto de datos de todo el cuerpo. 00:06:23.000 --> 00:06:25.000 Esto es de una autopsia virtual. 00:06:25.000 --> 00:06:27.000 Pueden ver que gradualmente quito capas de piel. 00:06:27.000 --> 00:06:30.000 Primero se vio la bolsa que cubría el cuerpo 00:06:30.000 --> 00:06:33.000 después, al quitar la piel, se ven los músculos 00:06:33.000 --> 00:06:36.000 y finalmente puede verse la estructura ósea de la mujer. NOTE Paragraph 00:06:36.000 --> 00:06:39.000 En este momento me gustaría hacer hincapié 00:06:39.000 --> 00:06:41.000 en que, con el mayor de los respetos 00:06:41.000 --> 00:06:43.000 por las personas que van a ver, 00:06:43.000 --> 00:06:45.000 voy a mostrarles unos casos de autopsias virtuales 00:06:45.000 --> 00:06:47.000 así que con gran respeto por las personas 00:06:47.000 --> 00:06:49.000 que han muerto en circunstancias violentas 00:06:49.000 --> 00:06:52.000 voy a mostrarles estas imágenes. 00:06:53.000 --> 00:06:55.000 En el caso forense 00:06:55.000 --> 00:06:57.000 ha habido 00:06:57.000 --> 00:06:59.000 aproximadamente 400 casos hasta el momento 00:06:59.000 --> 00:07:01.000 sólo en la parte de Suecia de la que provengo, 00:07:01.000 --> 00:07:03.000 que ha sido objeto de autopsias virtuales 00:07:03.000 --> 00:07:05.000 durante los últimos 4 años. 00:07:05.000 --> 00:07:08.000 La dinámica típica de trabajo es así: 00:07:08.000 --> 00:07:10.000 la policía decide 00:07:10.000 --> 00:07:12.000 -en la tarde, cuando llega un caso- 00:07:12.000 --> 00:07:15.000 decide, bueno, este es un caso que requiere autopsia. 00:07:15.000 --> 00:07:18.000 Por la mañana, entre las 6 y las 7 de la mañana, 00:07:18.000 --> 00:07:20.000 se transporta el cuerpo en la bolsa de plástico 00:07:20.000 --> 00:07:22.000 hasta nuestro centro 00:07:22.000 --> 00:07:24.000 y se pasa por uno de los tomógrafos. 00:07:24.000 --> 00:07:26.000 Luego el radiólogo, junto con el patólogo 00:07:26.000 --> 00:07:28.000 y a veces con el científico forense, 00:07:28.000 --> 00:07:30.000 analizan los datos de salida 00:07:30.000 --> 00:07:32.000 y tienen una sesión conjunta. 00:07:32.000 --> 00:07:35.000 Y entonces deciden qué hacer en la autopsia física real posterior. NOTE Paragraph 00:07:37.000 --> 00:07:39.000 Mirando algunos casos 00:07:39.000 --> 00:07:41.000 este es uno de los primeros casos que tuvimos. 00:07:41.000 --> 00:07:44.000 Pueden ver los detalles del conjunto de datos; 00:07:44.000 --> 00:07:46.000 tiene resolución muy alta. 00:07:46.000 --> 00:07:48.000 Y gracias a nuestros algoritmos podemos 00:07:48.000 --> 00:07:50.000 analizar todos los detalles. 00:07:50.000 --> 00:07:52.000 Y, de nuevo, es totalmente interactivo 00:07:52.000 --> 00:07:54.000 así que puede rotarse para analizar cosas en tiempo real 00:07:54.000 --> 00:07:56.000 en estos sistemas de aquí. 00:07:56.000 --> 00:07:58.000 Sin revelar mucho sobre este caso, 00:07:58.000 --> 00:08:00.000 se trata de un accidente de tráfico, 00:08:00.000 --> 00:08:02.000 un conductor ebrio que atropelló a una mujer. 00:08:02.000 --> 00:08:05.000 Y es muy, muy fácil de ver los daños en la estructura ósea. 00:08:05.000 --> 00:08:08.000 La causa de la muerte es la fractura del cuello. 00:08:08.000 --> 00:08:10.000 Esta mujer terminó debajo del auto 00:08:10.000 --> 00:08:12.000 así que sufrió un fuerte impacto 00:08:12.000 --> 00:08:14.000 en esta lesión. NOTE Paragraph 00:08:14.000 --> 00:08:17.000 Aquí hay otro caso: un apuñalamiento. 00:08:17.000 --> 00:08:19.000 De nuevo, nos está mostrando qué hacer. 00:08:19.000 --> 00:08:21.000 Es muy fácil detectar artefactos metálicos 00:08:21.000 --> 00:08:24.000 dentro del cuerpo. 00:08:24.000 --> 00:08:27.000 Pueden verse algunos de los artefactos de los dientes 00:08:27.000 --> 00:08:29.000 -en realidad, el relleno de los dientes- 00:08:29.000 --> 00:08:32.000 dado que configuré la función que me muestra metales 00:08:32.000 --> 00:08:34.000 haciendo transparente todo lo demás. 00:08:34.000 --> 00:08:37.000 Este es otro caso violento. Esto no mató realmente a la persona. 00:08:37.000 --> 00:08:39.000 La persona murió a causa de las puñaladas en el corazón 00:08:39.000 --> 00:08:41.000 pero dejaron el cuchillo 00:08:41.000 --> 00:08:43.000 atravesado en los globos oculares. 00:08:43.000 --> 00:08:45.000 Aquí hay otro caso. 00:08:45.000 --> 00:08:47.000 Nos resulta muy interesante 00:08:47.000 --> 00:08:49.000 poder llegar a ver cosas como las puñaladas. 00:08:49.000 --> 00:08:52.000 Aquí puede verse que el cuchillo atravesó el corazón. 00:08:52.000 --> 00:08:54.000 Se ve muy fácilmente cómo el aire se había estado filtrando 00:08:54.000 --> 00:08:56.000 de un lado al otro, 00:08:56.000 --> 00:08:59.000 algo difícil de lograr en una autopsia física normal, común. 00:08:59.000 --> 00:09:01.000 Así que es de gran ayuda 00:09:01.000 --> 00:09:03.000 en la investigación criminal 00:09:03.000 --> 00:09:05.000 para establecer la causa de la muerte 00:09:05.000 --> 00:09:08.000 y en algunos casos también dirige la investigación en la dirección correcta 00:09:08.000 --> 00:09:10.000 para descubrir la autoría del crimen. NOTE Paragraph 00:09:10.000 --> 00:09:12.000 Este es otro caso que creo es interesante. 00:09:12.000 --> 00:09:14.000 Aquí pueden ver la bala 00:09:14.000 --> 00:09:17.000 alojada bien cerca de la columna vertebral de esta persona. 00:09:17.000 --> 00:09:20.000 Y lo que hicimos fue transformar la bala en una fuente lumínica 00:09:20.000 --> 00:09:22.000 para que realmente brillara 00:09:22.000 --> 00:09:25.000 y esto facilitó la identificación de los fragmentos. 00:09:25.000 --> 00:09:27.000 En una autopsia física 00:09:27.000 --> 00:09:29.000 si uno tiene que escarbar en el cuerpo en busca de estos fragmentos 00:09:29.000 --> 00:09:31.000 es algo muy difícil de hacer. NOTE Paragraph 00:09:33.000 --> 00:09:35.000 Una de las cosas que realmente me complace mucho 00:09:35.000 --> 00:09:38.000 poder mostrarles aquí hoy 00:09:38.000 --> 00:09:40.000 es nuestra mesa de autopsias virtuales. 00:09:40.000 --> 00:09:42.000 Es un dispositivo táctil que hemos desarrollado 00:09:42.000 --> 00:09:45.000 en base a estos algoritmos que usan tarjetas gráficas comunes. 00:09:45.000 --> 00:09:47.000 Esta es su apariencia, 00:09:47.000 --> 00:09:50.000 simplemente para darles una idea de su aspecto. 00:09:50.000 --> 00:09:53.000 Funciona igual que un iPhone gigante. 00:09:53.000 --> 00:09:55.000 Hemos implementado 00:09:55.000 --> 00:09:58.000 todos los gestos que pueden hacerse sobre la mesa 00:09:58.000 --> 00:10:02.000 y puede concebirse como una interfaz táctil enorme. 00:10:02.000 --> 00:10:04.000 Así que si estaban pensando en comprar un iPad 00:10:04.000 --> 00:10:07.000 olvídenlo; lo que desean es esto. 00:10:07.000 --> 00:10:10.000 Steve, espero que estés escuchando esto, correcto. 00:10:11.000 --> 00:10:13.000 Es un pequeño dispositivo muy lindo. 00:10:13.000 --> 00:10:15.000 Así que si tienen la oportunidad, por favor, pruébenlo. 00:10:15.000 --> 00:10:18.000 Es realmente una experiencia práctica. 00:10:18.000 --> 00:10:21.000 Ha suscitado mucha atención y estamos tratando de desarrollarlo 00:10:21.000 --> 00:10:23.000 y de usarlo con fines educativos 00:10:23.000 --> 00:10:25.000 pero también, quizá en el futuro, 00:10:25.000 --> 00:10:28.000 en un contexto más clínico. 00:10:28.000 --> 00:10:30.000 Hay un video en YouTube que pueden bajar y mirar 00:10:30.000 --> 00:10:32.000 si quieren transmitir la información a otras personas 00:10:32.000 --> 00:10:35.000 sobre las autopsias virtuales. NOTE Paragraph 00:10:35.000 --> 00:10:37.000 Bueno, ya que estamos hablando de cosas táctiles, 00:10:37.000 --> 00:10:39.000 pasemos a datos que tocan, que conmueven. 00:10:39.000 --> 00:10:41.000 Esto por el momento es ciencia ficción 00:10:41.000 --> 00:10:44.000 así que nos transportamos al futuro. 00:10:44.000 --> 00:10:47.000 Esto no es algo que los médicos estén usando ahora mismo 00:10:47.000 --> 00:10:49.000 pero espero que suceda en el futuro. 00:10:49.000 --> 00:10:52.000 Lo que ven a la izquierda es un dispositivo táctil. 00:10:52.000 --> 00:10:54.000 Es un lapicito mecánico 00:10:54.000 --> 00:10:57.000 que tiene dentro motores muy, muy veloces. 00:10:57.000 --> 00:10:59.000 Así puedo generar una reacción háptica . 00:10:59.000 --> 00:11:01.000 De modo que cuando toco virtualmente los datos 00:11:01.000 --> 00:11:04.000 se generan fuerzas táctiles en el lápiz y así obtengo una respuesta. 00:11:04.000 --> 00:11:06.000 En este caso particular 00:11:06.000 --> 00:11:08.000 se trata del barrido de una persona viva. 00:11:08.000 --> 00:11:11.000 Tengo este lápiz, analizo los datos, 00:11:11.000 --> 00:11:13.000 muevo el lápiz hacia la cabeza 00:11:13.000 --> 00:11:15.000 y de repente siento una resistencia. 00:11:15.000 --> 00:11:17.000 Así puedo sentir la piel. 00:11:17.000 --> 00:11:19.000 Si presiono un poquito más voy a atravesar la piel 00:11:19.000 --> 00:11:22.000 y a sentir la estructura ósea del interior. 00:11:22.000 --> 00:11:24.000 Si presiono aún más fuerte voy a atravesar la estructura ósea 00:11:24.000 --> 00:11:27.000 sobre todo cerca del oído donde el hueso es muy blando. 00:11:27.000 --> 00:11:30.000 Y luego puedo sentir el interior del cerebro, como si fuera algo fangoso . NOTE Paragraph 00:11:30.000 --> 00:11:32.000 Así que está muy bien. 00:11:32.000 --> 00:11:35.000 Y para ir incluso más lejos, esto es un corazón. 00:11:35.000 --> 00:11:38.000 Y esto es posible también gracias a estos nuevos escáneres excepcionales 00:11:38.000 --> 00:11:40.000 que en apenas 0,3 segundo 00:11:40.000 --> 00:11:42.000 escanean todo el corazón 00:11:42.000 --> 00:11:44.000 con la secuencia de tiempo incluida. 00:11:44.000 --> 00:11:46.000 Así que analizando este corazón 00:11:46.000 --> 00:11:48.000 aquí puedo reproducir un video. 00:11:48.000 --> 00:11:50.000 Este es Karljohan, uno de mis estudiantes de posgrado 00:11:50.000 --> 00:11:52.000 que está trabajando en el proyecto. 00:11:52.000 --> 00:11:55.000 Está sentado frente al dispositivo háptico, al sistema de respuesta háptica, 00:11:55.000 --> 00:11:58.000 está moviendo su lápiz hacia el corazón 00:11:58.000 --> 00:12:00.000 y ahora el corazón está latiendo frente a él 00:12:00.000 --> 00:12:02.000 así que puede ver cómo late el corazón. 00:12:02.000 --> 00:12:04.000 Él toma el lápiz, lo mueve hacia el corazón, 00:12:04.000 --> 00:12:06.000 lo coloca sobre el corazón, 00:12:06.000 --> 00:12:09.000 y luego siente los latidos del paciente vivo real. 00:12:09.000 --> 00:12:11.000 Luego puede examinar cómo se mueve el corazón. 00:12:11.000 --> 00:12:13.000 Puede entrar, presionar dentro del corazón 00:12:13.000 --> 00:12:16.000 y sentir realmente cómo se mueven las válvulas. 00:12:16.000 --> 00:12:19.000 Creo que este es el futuro de los cardiólogos. 00:12:19.000 --> 00:12:22.000 Quiero decir, probablemente sea una fantasía para un cardiólogo 00:12:22.000 --> 00:12:25.000 poder meterse en el corazón del paciente 00:12:25.000 --> 00:12:27.000 antes de practicar la cirugía 00:12:27.000 --> 00:12:29.000 y hacerlo con datos de resolución de alta calidad. 00:12:29.000 --> 00:12:31.000 Así que es realmente algo genial. NOTE Paragraph 00:12:32.000 --> 00:12:35.000 Ahora vamos aún más lejos en la ciencia ficción. 00:12:35.000 --> 00:12:38.000 Hemos oído hablar de la resonancia magnética funcional. 00:12:38.000 --> 00:12:41.000 Este es un proyecto realmente interesante. 00:12:41.000 --> 00:12:43.000 La resonancia usa campos magnéticos 00:12:43.000 --> 00:12:45.000 y frecuencias de radio 00:12:45.000 --> 00:12:48.000 para escanear el cerebro, o cualquier parte del cuerpo. 00:12:48.000 --> 00:12:50.000 Lo que obtenemos de esto 00:12:50.000 --> 00:12:52.000 es información sobre la estructura del cerebro 00:12:52.000 --> 00:12:54.000 pero también podemos medir la diferencia 00:12:54.000 --> 00:12:57.000 entre las propiedades magnéticas de la sangre oxigenada 00:12:57.000 --> 00:13:00.000 y las de la sangre con poco oxígeno. 00:13:00.000 --> 00:13:02.000 Eso significa que es posible 00:13:02.000 --> 00:13:04.000 trazar un mapa de la actividad cerebral. 00:13:04.000 --> 00:13:06.000 Es algo en lo que hemos estado trabajando. 00:13:06.000 --> 00:13:09.000 Acaban de ver allí a Motts, el ingeniero de investigación, 00:13:09.000 --> 00:13:11.000 entrando al sistema de resonancia magnética 00:13:11.000 --> 00:13:13.000 y llevaba gafas. 00:13:13.000 --> 00:13:15.000 Podía ver con las gafas. 00:13:15.000 --> 00:13:18.000 Así que le pude mostrar cosas mientras estaba en el aparato. 00:13:18.000 --> 00:13:20.000 Y esto es un poco raro 00:13:20.000 --> 00:13:22.000 porque allí Motts está viendo 00:13:22.000 --> 00:13:25.000 su propio cerebro. 00:13:25.000 --> 00:13:27.000 Motts está haciendo algo, 00:13:27.000 --> 00:13:29.000 probablemente está haciendo así con la mano derecha, 00:13:29.000 --> 00:13:31.000 porque se activó el lado izquierdo 00:13:31.000 --> 00:13:33.000 en la corteza motora. 00:13:33.000 --> 00:13:35.000 Y al mismo tiempo puede verlo. 00:13:35.000 --> 00:13:37.000 Estas visualizaciones son completamente nuevas. 00:13:37.000 --> 00:13:40.000 Es algo que hemos estado investigando durante mucho tiempo. NOTE Paragraph 00:13:40.000 --> 00:13:43.000 Esta es otra secuencia del cerebro de Motts. 00:13:43.000 --> 00:13:46.000 Aquí le pedimos que cuente desde 100 hacia atrás. 00:13:46.000 --> 00:13:48.000 Así que empezó "100, 97, 94" 00:13:48.000 --> 00:13:50.000 y luego va hacia atrás. 00:13:50.000 --> 00:13:53.000 Pueden ver cómo trabaja el pequeño procesador matemático aquí arriba en su cerebro 00:13:53.000 --> 00:13:55.000 e ilumina todo el cerebro. 00:13:55.000 --> 00:13:57.000 Bueno, esto es fantástico. Podemos hacerlo en tiempo real. 00:13:57.000 --> 00:13:59.000 Podemos investigar cosas. Podemos pedirle hacer cosas. 00:13:59.000 --> 00:14:01.000 Pueden ver también que su corteza visual 00:14:01.000 --> 00:14:03.000 está activa en la parte posterior de la cabeza, 00:14:03.000 --> 00:14:05.000 porque es ahí donde está viendo, viendo su propio cerebro. 00:14:05.000 --> 00:14:07.000 Y también está escuchando nuestras instrucciones 00:14:07.000 --> 00:14:09.000 cuando le pedimos que haga cosas. 00:14:09.000 --> 00:14:11.000 La señal también es muy profunda dentro del cerebro 00:14:11.000 --> 00:14:13.000 pero brilla todo 00:14:13.000 --> 00:14:15.000 porque todos los datos están dentro de este volumen. 00:14:15.000 --> 00:14:17.000 Y en un segundo van a ver... 00:14:17.000 --> 00:14:19.000 Motts, ahora mueve el pie izquierdo. 00:14:19.000 --> 00:14:21.000 Él hace así. 00:14:21.000 --> 00:14:23.000 Durante 20 segundos está haciendo así 00:14:23.000 --> 00:14:25.000 y de pronto se ilumina aquí arriba. 00:14:25.000 --> 00:14:27.000 Se produce una activación de la corteza motora allí arriba. 00:14:27.000 --> 00:14:29.000 Es genial. 00:14:29.000 --> 00:14:31.000 Creo que es una gran herramienta. 00:14:31.000 --> 00:14:33.000 Y relacionándolo con la charla previa 00:14:33.000 --> 00:14:35.000 esto es algo que podríamos usar como herramienta 00:14:35.000 --> 00:14:37.000 para entender realmente 00:14:37.000 --> 00:14:39.000 el funcionamiento de las neuronas y del cerebro 00:14:39.000 --> 00:14:42.000 y podemos hacerlo con una calidad visual muy alta 00:14:42.000 --> 00:14:45.000 y con una resolución muy rápida. NOTE Paragraph 00:14:45.000 --> 00:14:47.000 En el centro también nos divertimos un poco. 00:14:47.000 --> 00:14:50.000 Esta es una TAC, tomografía asistida por computadora. 00:14:51.000 --> 00:14:53.000 Esta es una leona del zoológico local 00:14:53.000 --> 00:14:56.000 de las afueras de Norrköping en Kolmarden, Elsa. 00:14:56.000 --> 00:14:58.000 Elsa vino al centro 00:14:58.000 --> 00:15:00.000 y la sedaron 00:15:00.000 --> 00:15:02.000 para meterla en el escáner. 00:15:02.000 --> 00:15:05.000 Luego, claro, obtuve todo el conjunto de datos de la leona. 00:15:05.000 --> 00:15:07.000 Y puedo hacer imágenes muy lindas como esta. 00:15:07.000 --> 00:15:09.000 Puedo quitar las capas de la leona. 00:15:09.000 --> 00:15:11.000 Puedo ver dentro de ella. 00:15:11.000 --> 00:15:13.000 Hemos estado experimentando con esto. 00:15:13.000 --> 00:15:15.000 Creo que es una gran aplicación 00:15:15.000 --> 00:15:17.000 para el futuro de esta tecnología. 00:15:17.000 --> 00:15:20.000 Porque se sabe muy poco de la anatomía animal. 00:15:20.000 --> 00:15:23.000 Lo que conocen los veterinarios es información muy elemental. 00:15:23.000 --> 00:15:25.000 Nosotros podemos escanear todo tipo de cosas, 00:15:25.000 --> 00:15:27.000 todo tipo de animales. 00:15:27.000 --> 00:15:30.000 El único problema es meterlos en la máquina. 00:15:30.000 --> 00:15:32.000 Aquí hay un oso. 00:15:32.000 --> 00:15:34.000 Es un poco complicado meterlo allí. 00:15:34.000 --> 00:15:37.000 El oso es un animal tierno y amistoso. 00:15:37.000 --> 00:15:40.000 Y aquí está. He aquí el hocico del oso. 00:15:40.000 --> 00:15:43.000 Es posible que quisieran abrazarlo 00:15:43.000 --> 00:15:46.000 hasta que yo cambie la función y vean esto. 00:15:46.000 --> 00:15:48.000 Así que tengan cuidado con el oso. NOTE Paragraph 00:15:48.000 --> 00:15:50.000 Para terminar 00:15:50.000 --> 00:15:52.000 quisiera agradecer a todas las personas 00:15:52.000 --> 00:15:54.000 que me han ayudado a generar estas imágenes. 00:15:54.000 --> 00:15:56.000 Esto ha demandado un gran esfuerzo, 00:15:56.000 --> 00:15:59.000 recopilar los datos y desarrollar los algoritmos, 00:15:59.000 --> 00:16:01.000 codificar todo el software. 00:16:01.000 --> 00:16:04.000 Son personas con mucho talento. 00:16:04.000 --> 00:16:07.000 Mi lema es que siempre contrato personas más inteligentes que yo 00:16:07.000 --> 00:16:09.000 y la mayoría de ellos son más inteligente que yo. NOTE Paragraph 00:16:09.000 --> 00:16:11.000 Así que muchas gracias. NOTE Paragraph 00:16:11.000 --> 00:16:15.000 (Aplausos)