Según la Orga­ni­za­ción Mun­dial de la Salud (OMS), el éxi­to de la res­pues­ta de la salud públi­ca a una nue­va infec­ción depen­de de cua­tro fac­to­res crí­ti­cos: la com­pren­sión de la trans­mi­si­bi­li­dad y las pobla­cio­nes de ries­go; el esta­ble­ci­mien­to de la his­to­ria natu­ral de la infec­ción, inclui­dos el perío­do de incu­ba­ción y la tasa de mor­ta­li­dad; la iden­ti­fi­ca­ción y carac­te­ri­za­ción del orga­nis­mo cau­san­te; y la ela­bo­ra­ción de mode­los epi­de­mio­ló­gi­cos para suge­rir medi­das efi­ca­ces de pre­ven­ción y con­trol. La inte­li­gen­cia arti­fi­cial (IA) pue­de pro­por­cio­nar solu­cio­nes a cada uno de estos fac­to­res y ayu­dar a los tra­ba­ja­do­res sani­ta­rios, así como a los epi­de­mió­lo­gos y viró­lo­gos, en la pre­ven­ción, el diag­nós­ti­co y el tra­ta­mien­to de enfer­me­da­des como el COVID-19. Dichas solu­cio­nes serían apli­ca­bles en tres esta­dos: antes, duran­te y des­pués de la epi­de­mia.

Antes de mani­fes­tar­se la epi­de­mia. La IA pue­de detec­tar aler­tas tem­pra­nas de bro­tes de enfer­me­da­des epi­dé­mi­cas. En diciem­bre de 2019, el sis­te­ma Blue­Dot detec­tó que el coro­na­vi­rus de Wuhan era una nue­va cepa y de qué modo se iba a pro­pa­gar por el mun­do. Blue­Dot com­bi­na la expe­rien­cia médi­ca y de salud públi­ca con un avan­za­do aná­li­sis de datos y razo­na­mien­to auto­má­ti­co para cons­truir solu­cio­nes que anti­ci­pen los ries­gos de enfer­me­da­des infec­cio­sas. En 2014, Blue­Dot ya pre­di­jo con seis meses de ante­la­ción la lle­ga­da del virus Zika.

Des­pués de mani­fes­tar­se. La cien­cia de datos, los sis­te­mas de apren­di­za­je auto­má­ti­co y apren­di­za­je pro­fun­do pue­den ayu­dar a enten­der lo que ha suce­di­do y obte­ner mode­los epi­de­mio­ló­gi­cos que per­mi­tan defi­nir estra­te­gias efi­ca­ces de pre­ven­ción y con­trol que faci­li­ten tomar las mejo­res deci­sio­nes. Para ello, se requie­ren datos de fuen­tes sani­ta­rias, posi­ble­men­te los más impor­tan­tes, pero tam­bién otros como los de movi­li­dad de los telé­fo­nos, con­su­mo de ener­gía de vivien­das, acce­so de ciu­da­da­nos a los ban­cos, uso del trans­por­te públi­co, etc. Esta ha sido una de las debi­li­da­des de nues­tro sis­te­ma pues los datos que hubie­sen sido úti­les para que los inves­ti­ga­do­res de IA apor­ta­sen su gra­ni­to de are­na en esta lucha no han esta­do a su dis­po­si­ción. Esto nos tie­ne que hacer refle­xio­nar para estar pre­pa­ra­dos ante situa­cio­nes simi­la­res y desa­rro­llar un Sis­te­ma Públi­co de Ges­tión de Datos ade­cua­do.

Duran­te la epi­de­mia. La IA pue­de ayu­dar en la pre­ven­ción, diag­nós­ti­co y tra­ta­mien­to del COVID-19. Ali­ba­ba ha desa­rro­lla­do un sis­te­ma que pue­de detec­tar el coro­na­vi­rus en tomo­gra­fías compu­tari­za­das de pecho con una pre­ci­sión del 96%. Deep­Mind ha com­par­ti­do resul­ta­dos de su IA que deta­llan la estruc­tu­ra de seis pro­teí­nas vin­cu­la­das al SARS-CoV‑2, el coro­na­vi­rus que cau­sa el COVID-19. Podría­mos seguir enu­me­ran­do múl­ti­ples apli­ca­cio­nes de la IA. Pero, en mi opi­nión, en esta eta­pa hay dos solu­cio­nes de IA que podrían tener espe­cial impac­to.

Una es uti­li­zar méto­dos de opti­mi­za­ción que per­mi­tan un uso efi­cien­te de los recur­sos huma­nos y mate­ria­les dis­po­ni­bles. Esto per­mi­ti­ría asig­nar enfer­mos a los hos­pi­ta­les más ade­cua­dos, dis­tri­buir el mate­rial sani­ta­rio a los hos­pi­ta­les más nece­si­ta­dos en cada momen­to…

La segun­da es emplear téc­ni­cas de IA para ana­li­zar el movi­mien­to de per­so­nas en áreas geo­grá­fi­cas a par­tir de infor­ma­ción de ope­ra­do­res de tele­fo­nía móvil, pero no de for­ma agre­ga­da. Supon­ga­mos el caso de una per­so­na que acu­de al hos­pi­tal y da posi­ti­vo; se le pre­gun­ta­rá por las per­so­nas con las que ha esta­do en con­tac­to, con quie­nes con­tac­ta­rá la auto­ri­dad sani­ta­ria para adop­tar medi­das de con­fi­na­mien­to o rea­li­zar tests de diag­nós­ti­co. Pero esta per­so­na, los días ante­rio­res, ha via­ja­do en trans­por­te públi­co, ha ido a com­prar, etc. y ha esta­do en con­tac­to con otras per­so­nas. ¿Cómo iden­ti­fi­car­las para adver­tir­les y que pue­dan seguir estra­te­gias de con­fi­na­mien­to o rea­li­zar­les tests y así limi­tar la pro­pa­ga­ción del virus?

En mi opi­nión, lo que ten­dría mayor impac­to es un sis­te­ma de IA capaz de pre­de­cir el ries­go de con­ta­gio (a tra­vés de la moni­to­ri­za­ción de los movi­mien­tos, pro­por­cio­na­dos por la tra­za­bi­li­dad de sus móvi­les) de aque­llas per­so­nas que hayan esta­do en con­tac­to con una per­so­na infec­ta­da. Para detec­tar a las per­so­nas bajo ries­go de con­ta­gio se requie­re la uti­li­za­ción con­jun­ta de datos de movi­li­dad obte­ni­dos de las ope­ra­do­ras de tele­fo­nía móvil y los obte­ni­dos de for­ma cola­bo­ra­ti­va de los ciu­da­da­nos con una app para móvi­les. Un sis­te­ma así será útil tan­to duran­te la emer­gen­cia como pos­te­rior­men­te, cuan­do se detec­ten casos de con­ta­gio y se pue­da iden­ti­fi­car rápi­da­men­te las per­so­nas bajo ries­go; esto dis­mi­nui­rá la pro­pa­ga­ción, adop­tan­do estra­te­gias de con­fi­na­mien­to o de rea­li­za­ción de prue­bas en per­so­nas cla­si­fi­ca­das con ries­go alto. Este sis­te­ma y sus resul­ta­dos debe­rán ser uti­li­za­dos exclu­si­va­men­te por la auto­ri­dad sani­ta­ria com­pe­ten­te.

Actual­men­te, dis­po­ne­mos de herra­mien­tas de aná­li­sis de redes socia­les como U‑Tool, que per­mi­ti­rían rea­li­zar la pre­dic­ción de ries­go de con­ta­gio. Un sis­te­ma de este tipo, que dis­po­ne de for­ma ano­ni­mi­za­da de la infor­ma­ción de los des­pla­za­mien­tos de un móvil, des­pier­ta dudas sobre el incum­pli­mien­to de la Ley de Pro­tec­ción de Datos por el ‘con­trol’, por par­te de la admi­nis­tra­ción o empre­sas, que pue­de supo­ner sobre los ciu­da­da­nos. Es evi­den­te que hay que garan­ti­zar su pri­va­ci­dad. Pero, ade­más, hay dic­tá­me­nes que refren­dan que, en situa­cio­nes como la actual, esto se pue­de ins­tru­men­tar cum­plien­do la ley y garan­ti­zan­do la pri­va­ci­dad. Por ello, adop­tar una solu­ción prag­má­ti­ca que se cen­tre en lo que sea nece­sa­rio para la salud públi­ca es lo que pro­ce­de en un momen­to tan cri­ti­co como el que vivi­mos.


Vicent Bot­ti es cate­drá­ti­co del Depar­ta­men­to de Sis­te­mas Infor­má­ti­cos y Compu­tación y direc­tor del Ins­ti­tu­to Valen­ciano de Inves­ti­ga­ción en Inte­li­gen­cia Arti­fi­cial (VRAIN) de la Uni­ver­si­dad Poli­téc­ni­ca de Valen­cia.

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