El aporte de la Inteligencia Artificial para frenar el coronavirus

En un contexto mundial en el que el Covid-19, más conocido como coronavirus, sigue acaparando titulares, la Inteligencia Artificial no deja de sorprender con su inmensa capacidad para procesar datos y realizar predicciones.

Tecnologías como la Inteligencia Artificial y el Big Data, a través de algoritmos predictivos, se han puesto en marcha para tratar de predecir y, en cierto modo, reducir el crecimiento de esta pandemia.

Análisis predictivo para su detección temprana

Nueve días antes del anuncio oficial de la OMS, la Startup Blue Dot informó a su base de clientes que un brote de una enfermedad similar a la gripe estaba en camino en China. Esto fue posible gracias a que la startup desarrolló un sistema automático de vigilancia de enfermedades infecciosas basado en Inteligencia Artificial (IA) y Big Data. Este sistema fue capaz de leer un artículo escrito en mandarín en el que 27 personas sufrían de neumonía y todas ellas estaban conectadas de alguna forma con el mercado húmedo de Wuhan. Aunque el virus aún no estaba identificado, el algoritmo alertó de dos frases clave: "neumonía" y "causa desconocida" y sirvió para que los científicos chinos pudiesen dar la voz de alarma.

El sistema utilizado por BlueDot se basa en un algoritmo impulsado por IA que, mediante el procesamiento de lenguaje natural y aprendizaje automático, rastrea y analiza informes de noticias en 65 idiomas cada 15 minutos. El sistema también cruza esos datos con más de 150 tipos diferentes de enfermedades, información climatológica obtenida de satélites, bases de datos de sistema de salud nacionales e incluso, con la presencia de mosquitos o animales que transmiten enfermedades a los humanos.

Así, el objetivo del algoritmo es el de encontrar un posible indicio de brote. Una vez completado el filtrado, es el análisis humano el encargado de verificar las conclusiones desde un punto de vista científico. Un equipo de expertos compuesto por físicos, veterinarios, epidemiólogos, científicos de datos y desarrolladores de software entrenan al algoritmo para enseñarle si ese indicio es o no relevante.

Una vez completado el análisis, BlueDot envía alertas a sus clientes; que incluyen agencias gubernamentales, aerolíneas y hospitales. El objetivo es que las autoridades puedan prepararse para lo peor: un gran brote de una enfermedad.

El fundador y CEO de BlueDot, Kamran Khan, un médico de 49 años, tuvo la idea de lanzar BlueDot tras la epidemia de SARS en 2002-03 y aseguró que "Cuando uno trata con un brote, el tiempo y la sincronización son todo". BlueDot, además, se nutre de otra fuente esencial para el éxito de su producto: los datos globales de las aerolíneas que pueden ayudar a predecir hacia dónde se dirigirán los residentes infectados. Gracias a ello se pudo predecir que había riesgo de que el virus se esparciera desde Wuham a Bangkok, Taipei, Singapur, Tokio y Hong Kong.

Un Dashboard donde visualizar los casos de coronavirus

Por otro lado, el Centro de Sistemas Científicos y de Ingeniería (CSSE) de la Universidad Johns Hopkins ha desarrollado un dashboard digital e interactivo para visualizar y rastrear casos de coronavirus, informando en tiempo real a investigadores, autoridades de salud pública y al público en general.

El dashboard, que se compartió públicamente por primera vez el 22 de enero, ilustra la ubicación y el número de casos confirmados de COVID-19, muertes y recuperaciones alrededor del mundo basándose en datos de fuentes fiables como el DXY (una plataforma en línea administrada por miembros de la comunidad médica china, que proporciona cifras totales de COVID-19 en tiempo casi real a nivel de provincia en China); los centros para el control y prevención de desastres (CDC) de EE. UU., China y Taiwán; el gobierno de Canadá; los departamentos de salud de Australia, Hong Kong y Macao; los CDC europeos, la Organización Mundial de la Salud (OMS) y autoridades sanitarias a nivel municipal y estatal.

La tecnología al servicio del ser humano

El valor que nos aporta la IA es indudable y, aunque este tipo de sistemas aún no es perfecto, si lo combinamos con el análisis humano y la verificación de datos desde un punto de vista científico, podemos ver claramente como la tecnología y el procesamiento de enormes cantidades de datos pueden ser grandes aliados a la hora de anticiparse a las epidemias globales e intentar frenarlas a tiempo.