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Inteligencia Artificial y Coronavirus


Además de la predicción, otras actuaciones en las que la IA puede jugar un rol, siempre formando equipo con personas, son el diagnóstico y el tratamiento, en particular los esfuerzos para encontrar una vacuna.



personal médico atendiendo pacientes en un hospital de Wuhan. Reuters
personal médico atendiendo pacientes en un hospital de Wuhan. Reuters
Las alertas tempranas de brotes de enfermedades epidémicas pueden ayudar a salvar vidas. A finales de 2019, el sistema automatizado, basado en IA, HealthMap en el Boston Children's Hospital generó una alerta sobre casos de neumonía no identificada en la ciudad china de Wuhan. El sistema, que analiza las noticias y los informes de las redes sociales, calificó la gravedad de la alerta en el nivel 3 sobre un máximo de 5, es decir no detectó la extrema importancia del brote. La inteligencia humana fue fundamental para evaluar la gravedad del brote y provocar así la respuesta de la comunidad sanitaria algunos días más tarde.
 
Otros sistemas, como BlueDot o Metabiota, también detectaron el brote poco después. Estos sistemas usan algoritmos que básicamente detectan palabras clave en textos pero no llevan a cabo un análisis semántico profundo del contenido de los textos y por este motivo son muy poco robustos. Es decir que pueden confundirse fácilmente, por este motivo siempre es necesario involucrar personas en el proceso de análisis y toma de decisiones. Estos sistemas de IA son sin duda útiles como herramientas de ayuda para encontrar patrones ocultos en los datos, pero son los humanos, en este caso los médicos, los que pueden relacionar y contextualizar estos patrones con otras fuentes de información y, obviamente, con sus conocimientos sobre el tema.
 
Por otra parte, unas horas antes del aviso de HealthMap, Marjorie Pollack, epidemióloga y editora de ProMed (Programa de Monitoreo de Enfermedades Emergentes) ya había detectado la posibilidad del brote y movilizó a un equipo de expertos para investigarlo. ProMed emitió un informe detallado aproximadamente 30 minutos después de la alerta de HealthMap. Es decir que algunas informaciones en el sentido de que fue una IA quien primero detectó este brote no son del todo correctas. Una vez más, el “hype” alrededor de la IA esconde la realidad.
 
Además de la predicción, otras actuaciones en las que la IA puede jugar un rol, siempre formando equipo con personas, son el diagnóstico y el tratamiento, en particular los esfuerzos para encontrar una vacuna. Por ejemplo, DeepMind ha desarrollado el sistema AlphaFold, capaz de predecir la estructura 3D de proteínas con una precisión superior a otras técnicas computacionales existentes. El objetivo es resolver el problema del plegado de proteínas (“protein folding problem”). Es un problema muy complejo ya que la combinatoria, es decir las posibles maneras que una proteína se puede plegar en el espacio 3D, es astronómica. Conocer la estructura de una proteína es importante ya que su función depende de su estructura y eso, aplicado al coronavirus, podría contribuir a encontrar una vacuna eficaz. En cualquier caso llevará tiempo disponer de sistemas de diagnóstico y vacunas realmente eficaces.
 
Lamentablemente, ya es tarde para que la IA nos salve del actual coronavirus. Pero hay muchas posibilidades de que juegue un papel muy importante en futuras epidemias, para ello es necesario disponer de mejores sistemas de predicción, diagnóstico y tratamiento. Pero la IA actual tiene el problema de necesitar enormes cantidades de datos para funcionar y estos datos deben proceder de fuentes confiables por lo que será necesario que los centros sanitarios compartan sus datos, siempre respetando al máximo la privacidad de los pacientes. Además estos datos también deberán compartirse entre los países ya que los virus no operan dentro de los límites de las fronteras geopolíticas. Si realmente queremos responder mejor ante futuras pandemias, los países deberán llegar a acuerdos internacionales para compartir datos en tiempo real sobre diagnósticos y admisiones hospitalarias, que luego podrían incorporarse a modelos de pandemias basados en IA a escala global.
 
Aprovechar al máximo la IA requerirá muchos datos, tiempos de reacción rápidos y coordinación inteligente entre muchas personas y países diferentes. Desafortunadamente, son requerimientos extraordinariamente difíciles de cumplir.
 

Barcelona, 18/3/2020.-

Ramón López de Mántaras

Profesor de Investigación, Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) y
Fundador y Ex- Director, Instituto de Investigación en Inteligencia Artificial, CSIC.
Miembro del Consejo Académico de Fide.

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