Científicos de la información desarrollan un método para detectar casos de dopaje mediante IA
Miles de atletas compitieron por medallas en los Juegos Olímpicos de París. Y en algunos casos se plantearán preguntas sobre si las medallas se ganaron de forma justa o si hubo dopaje. Un programa informático desarrollado por un equipo dirigido por Wolfgang Maaß, catedrático de informática empresarial de la Universidad del Sarre, podría ayudar a responder a estas preguntas en futuras competiciones. El programa, que se está presentando en la International Joint Conference on AI, sólo necesita un puñado de datos para predecir con una precisión sin precedentes qué atletas no se han dopado y, por tanto, puede identificar los casos en los que se requiere un análisis más detallado.
Buscar una aguja en un pajar o luchar contra molinos de viento son dos buenas metáforas del reto que supone detectar a los deportistas dopados. Con miles de atletas compitiendo en grandes acontecimientos deportivos como los Juegos Olímpicos, los Campeonatos del Mundo o en ligas profesionales como el fútbol, un laboratorio puede tardar semanas en analizar muestras de orina para determinar si alguno de los que compiten ha consumido drogas para mejorar su rendimiento. Por el momento, todas las muestras se analizan manualmente", explica Wolfgang Maaß, catedrático de Sistemas de Información para la Industria de Servicios de la Universidad del Sarre y director científico del departamento de investigación Smart Service Engineering del Centro Alemán de Investigación en Inteligencia Artificial (DFKI).
Dado el gran número de atletas que participan en grandes acontecimientos como los Juegos Olímpicos -en París hay unos 10.500- y la lentitud de los métodos de control actuales, no es difícil imaginar que muchos tramposos se cuelen en la red. Sólo una pequeña parte de las muestras de orina puede analizarse en el laboratorio. Como sabemos por el escándalo de dopaje en los Juegos Olímpicos de Invierno de 2014 en Sochi, algunos de los atletas que hacen trampas intentan cambiar sus propias muestras de orina por muestras "limpias" proporcionadas por otra persona.
Hasta ahora, el análisis de ADN ha sido el único método fiable para identificar si se han intercambiado muestras. Pero es caro y lleva mucho tiempo", explica Wolfgang Maaß. No es posible analizar el ADN de todas las muestras". Maaß y otros colegas del DFKI (Centro Alemán de Investigación en Inteligencia Artificial), la Universidad Alemana del Deporte de Colonia y la Agencia Mundial Antidopaje (AMA) decidieron aunar sus conocimientos para buscar una solución más sencilla y viable. Este problema pide a gritos un análisis mecánico", afirma Maaß.
Para resolverlo, desarrollaron un programa informático que utiliza la inteligencia artificial para analizar los datos de las muestras de orina de forma rápida y rentable. Las pruebas de dopaje miden las concentraciones y proporciones de diversos esteroides, cuya plausibilidad se comprueba a continuación", explica Wolfgang Maaß. Esto proporciona una huella bioquímica que el software de IA de Saarbrücken puede utilizar para detectar con fiabilidad cualquier anomalía.
El programa de aprendizaje automático sólo necesita los datos de tres muestras de orina proporcionadas por cada atleta a lo largo de su carrera deportiva. Como el perfil natural de esteroides de un atleta puede ser muy diferente del de otro, el programa aprende qué concentraciones de sustancias específicas son típicas de ese atleta en particular. Para cada muestra, se determinan en el laboratorio bioquímico siete características, como las concentraciones de esteroides y sus proporciones. Y, como si fuera un niño haciendo un crucigrama, el programa busca desviaciones del patrón habitual.
Si se comparan las tres o más "imágenes" con los datos de medición de las muestras de orina individuales, el software encuentra aquellas en las que todo coincide", explica Wolfgang Maaß de forma sencilla cómo funciona el programa informático. Esto deja un número residual de muestras en las que las "imágenes" no coinciden, es decir, en las que se han detectado incoherencias. El pequeño número de casos restantes puede ser examinado más detalladamente por bioquímicos en el laboratorio mediante análisis de ADN. Si un deportista ha tomado una sustancia para mejorar su rendimiento y esa sustancia puede detectarse en la orina, nuestro programa informático puede ayudar a identificar a ese deportista con un alto grado de certeza", declaró Wolfgang Maaß.
En lugar de detectar directamente a los infractores, el programa informático está diseñado para identificar a los deportistas limpios con un 99% de fiabilidad, a fin de garantizar que no se acuse injustamente a personas inocentes. Aunque esto puede significar que un pequeño número de infractores por dopaje pasen desapercibidos, los casos de dopaje positivo en los que los atletas han tomado sustancias prohibidas para llegar más alto, más lejos o más rápido se identifican con un grado de certeza muy alto. Cualquiera que se haya dopado puede encontrarse casi con toda seguridad entre estos casos restantes, que pueden investigarse más a fondo mediante pruebas de ADN", explicó Wolfgang Maaß.
Nota: Este artículo ha sido traducido utilizando un sistema informático sin intervención humana. LUMITOS ofrece estas traducciones automáticas para presentar una gama más amplia de noticias de actualidad. Como este artículo ha sido traducido con traducción automática, es posible que contenga errores de vocabulario, sintaxis o gramática. El artículo original en Inglés se puede encontrar aquí.
Publicación original
Maxx Richard Rahman, Lotfy Abdel Khaliq, Thomas Piper, Hans Geyer, Tristan Equey, Norbert Baume, Reid Aikin, Wolfgang Maass. "SACNN: Self Attention-based Convolutional Neural Network for Fraudulent Behaviour Detection in Sports."; International Joint Conference on Artificial Intelligence, IJCAI, (2024).
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