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Crisis del coronavirus | Herramientas al servicio de la ciencia

Inteligencia artificial contra el virus

Las tecnologías disruptivas que permiten procesar datos masivos en un tiempo menor han sido fundamentales para frenar el Covid

Inteligencia artificial contra el virus

Inteligencia artificial contra el virus

Las tecnologías de tratamiento de datos están adquiriendo un papel cada vez más esencial en todos los campos de la medicina y en las estrategias para afrontar la crisis sanitaria que padece la humanidad. 

El SARS-CoV-2 ha puesto de relieve la vulnerabilidad de la humanidad ante un virus que se propagó de forma vertiginosa, poniendo en jaque a los sistemas sanitarios de todo el planeta que, casi de un día para otro, se vieron sorprendidos por una oleada creciente de infectados y con un montón de incógnitas sobre el diagnóstico temprano de una enfermedad hasta entonces desconocida, el Covid-19, su tratamiento y cómo contener su expansión. Y aquí tecnologías como la inteligencia artificial (IA), el Big Data y otras tecnologías disruptivas que permiten procesar datos masivos en un tiempo menor han sido fundamentales para facilitar el rastreo de contactos, la verificación de síntomas, la predicción de brotes y riesgos de infección, la predicción de la evolución de los pacientes, el desarrollo e identificación de fármacos frente a la infección, la trazabilidad de la evolución del SARS-CoV-2 y la identificación de sus nuevas variantes.

Pero tal vez la mayor aportación de la IA en esta crisis sanitaria esté en el campo de las vacunas contra el Covid-19. «Lo más destacable ha sido la aportación de la IA al desarrollo de las vacunas, porque se ha podido acelerar el proceso. Llegar a la fase de pruebas en humanos suele llevar cinco años, pero con la ayuda de la IA este periodo se acortó hasta solo diez meses. Gracias a esto se han salvado millones de vidas», asegura Fran Yáñez, presidente de Dihgigal, una asociación sin ánimo de lucro que aglutina a las principales empresas, universidades y centros tecnológicos para contribuir a la innovación y digitalización de la industria.

El desarrollo de las vacunas es una de las aportaciones más reseñables de la inteligencia artificial

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También ha mostrado su valía para afrontar el complejo proceso de vacunación del conjunto de la población. ¿Qué grupos de población deben recibir primero las vacunas?, ¿qué otros factores de riego hay que tener en cuenta, además de la edad?, ¿qué vacuna se adapta mejor a cada caso?, ¿cómo evaluar la evolución y hacer un seguimiento de los vacunados? Son cuestiones que encuentran respuesta en la combinación de la increíble capacidad de la explotación masiva de datos y el aprendizaje automático de la IA.

Cantidades de datos

Las investigaciones sobre el coronavirus han generado cantidades ingentes de datos que están a disposición de toda la comunidad científica de forma pública, lo que ha generado importantes sinergias. «En esta pandemia tienen también un gran protagonismo las tecnologías de la información Open Source, distribuidas y desarrolladas de forma libre, y basadas en la colaboración abierta. Las autoridades de salud pública, las universidades y los laboratorios clínicos publicaron datos genómicos de muestras de Covid 19 a una velocidad que carece de precedentes. En una pandemia, el intercambio rápido de datos es fundamental para ganar la batalla al virus», explica.

Además del desarrollo veloz de las vacunas, la IA también está detrás del diseño de tratamientos y de la aplicación de otros ya empleados en otras patologías para tratar el COVID-19. Dentro de este campo, Yáñez destaca el análisis predictivo, capaz de cruzar grandes fuentes de datos de compuestos potenciales y anticipar cuál sería el resultado de combinarlos para conseguir nuevos fármacos. «Más allá de las vacunas es importante también avanzar en los medicamentos contra el COVID-19, porque así conseguiremos reducir los ingresos hospitalarios y la mortalidad», sostiene.

Yáñez no duda en afirmar que, sin las nuevas tecnologías en general y sin la IA en particular, el contexto actual de pandemia sería otro, aunque matiza que detrás de estos avances «hay personas que han trabajado sin descanso».

A medida que la pandemia avanzaba, la IA ha ido adquiriendo un mayor protagonismo en las estrategias para afrontar la crisis sanitaria. Ya en un primer momento, ayudó a predecir la pandemia y después a trazar el mapa, en tiempo real, de la evolución del coronavirus. «Las tecnologías de IA han jugado un rol fundamental en predecir la propagación del virus gracias a su capacidad de procesar grandes cantidades de datos no estructurados. De hecho, los sistemas basados en esta tecnología alertaron de que el virus se extendería más allá de China, semanas antes de que la OMS declarara el brote de emergencia. Además, nos permite evaluar y optimizar estrategias para controlar la propagación de la epidemia», explica el ingeniero.

Pero, ¿qué se entiende por IA? «En términos sencillos, IA es la capacidad de que las máquinas piensen y aprendan por su cuenta, es decir, de alguna forma se busca imitar la inteligencia humana para realizar tareas, y también para mejorar de forma repetitiva a partir de la información que se recopila. Y cuando esta información alcanza un gran volumen de datos que sobrepasa la capacidad del software convencional, entonces utilizamos Big Data. Entendiendo el concepto, es fácil comprender que los avances que registran todas estas tecnologías serán útiles en el futuro para hacer, mejor y más rápido, cualquier tarea que en el pasado estaba solo reservada a la inteligencia humana», explica.

En una pandemia, el intercambio rápido de datos es fundamental para tomar medidas con las que combatirla

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En este sentido, tecnologías como la impresión 3D ayudaron a paliar en parte el desabastecimiento de material sanitario de protección que sufrieron hospitales y centros de salud, al permitir fabricar equipos de protección y válvulas de respiración. Miles de makers se coordinaron en red para crear, de forma altruista, este material y ponerlo a disposición de los profesionales sanitarios.

Evitar riesgos

En este contexto pandémico, Yáñez destaca también el papel de la telemedicina, que ha permitido a los facultativos realizar consultas y seguir a los enfermos crónicos de forma telemática, evitando de esta forma el riesgo que podía suponer para los pacientes vulnerables su desplazamiento a los centros de salud. La IA se ha empleado para el diagnóstico y la predicción de riesgos de infección, basado en características específicas de una persona, tales como edad, ubicación geográfica, nivel socioeconómico, hábitos sociales y de higiene, condiciones preexistentes e interacción humana, y el diseño de la campaña de vacunación.

Asimismo, abre grandes posibilidades de investigación en diversos campos clínicos, que involucra desde los escáneres faciales para identificación de síntomas como la fiebre, tecnología para medición y detección de anomalías cardiacas o respiratorias, hasta chatbots, que evalúan los síntomas del paciente e indican qué ha de hacer —permanecer en casa, llamar al médico o acudir a urgencias— en base a sus respuestas. «En un futuro próximo, contaremos también con un nuevo y potente aliado: la nanotecnología, para el ataque directo al virus», sostiene. La IA tiene, por tanto, mucho potencial aún.

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