Mirada científica Desde mi ventana

El poder de la Inteligencia Artificial en la lucha del Covid-19

Hoy en día nos encontramos ante una situación compleja, global y crítica para nuestro futuro. Estamos bombardeados de información acerca del Covid-19, y de datos acerca de la evolución que está teniendo, tanto en España como en otros países y a nivel de comunidades autónomas, aunque bien es cierto que con una cuestionada veracidad debido a que los criterios de medición en cada país son diferentes. Esta situación parece que nos ha cogido a todos desprevenidos, aunque ya es conocido que una startup de Inteligencia Artificial predijo un brote en Wuhan de una neumonía desconocida y además su salto a países concretos a través de un algoritmo de Inteligencia Artificial de procesamiento de lenguaje natural. De hecho, a finales de marzo se han puesto en marcha algunas iniciativas, tanto a nivel nacional como europeo, para identificar sistemas inteligentes suficientemente maduros que se pudieran poner en marcha en el corto o medio plazo para el sector de la salud y que pudieran así colaborar con los expertos del ámbito sanitario en la lucha contra el Covid-19.

La comunidad de investigadores de Inteligencia Artificial está trabajando actualmente de forma activa en varias líneas de investigación para ayudar a combatir el Covid-19. En particular, se está investigando en técnicas de inteligencia artificial que ayuden al conocimiento de las proteínas del virus y de su estructura mediante el análisis del genoma de corona virus ya secuenciados para colaborar en el desarrollo de una vacuna o nuevos fármacos que combatan al virus. Por otro lado, hay algoritmos de Deep Learning que están analizando la afinidad molecular entre fármacos existentes y las proteínas del virus, prediciendo así antivirales usados en otras enfermedades como el VIH que pudieran ser efectivos para bloquear la replicación del virus.

A su vez, otros grupos están desarrollando en colaboración con hospitales algoritmos de detección del virus mediante el análisis de imágenes procedentes de RX con el objeto de ayudar en el diagnóstico de los contagiados de una forma rápida y fiable. Este tipo de sistemas ya se están usando de forma experimental en otros países. De esta forma, la Inteligencia Artificial podría contribuir a diagnosticar de forma masiva a la población, complementando al análisis viral que como ya sabemos requiere de tests que en este momento de pandemia global escasean y son difíciles de conseguir.

También existen algunas iniciativas de Inteligencia Artificial para facilitar a los investigadores del Covid-19 encontrar la información que buscan entre toda la literatura publicada acerca del Covid-19 en el último mes, acelerando así la búsqueda de soluciones y posibles diseños de ensayos clínicos.

No obstante, uno de los mayores inconvenientes ahora mismo es que para que estos algoritmos sean fiables deben estar entrenados usando un gran volumen de datos y datos fiables, que en su mayor parte no son públicos ahora mismo. De ahí la importancia de que los datos se compartan para promover el avance y desarrollo científico que sin duda será la base para resolver grandes retos como al que hoy nos enfrentamos.

Todas estas iniciativas son actuales, pero debemos mirar hacia el futuro, y empezar a desarrollar sistemas de inteligencia artificial que nos ayuden por ejemplo a hacer análisis de movilidad, crear chatbots para consultas en el ámbito médico o para consultas durante periodos de confinamiento, diseñar sistemas de predicción basados en big data que alerten de posibles pandemias, apps que ayuden a evitar contagios y al seguimiento de las personas contagiadas no hospitalizadas, entre otros.

Debemos estar preparados para afrontar situaciones futuras ahora mismo inimaginables y que cada vez serán más frecuentes, como puede ser la que estamos viviendo con el Covid-19, y lo que no hay ninguna duda es que sin una estrategia seria de I+D que incluya la Inteligencia Artificial entre sus ejes prioritarios no será posible.

Alicica TroncosoAlicia Troncoso Lora

Catedrática de Lenguajes y Sistemas Informáticos, Data Science & Big Data Lab

Universidad Pablo de Olavide

 

 

 

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