Innovación

3 utilidades de la IA y el machine learning para luchar contra el coronavirus

IA covid

Cada gramo de innovación tecnológica cuenta en la lucha contra el coronavirus: este es el papel que desempeñan en la actualidad el machine learning o la IA para analizar datos, acelerar la investigación o buscar posibles tratamientos.

En la lucha contra la pandemia de coronavirus, las organizaciones han aplicado rápidamente su experiencia en aprendizaje automático en varias áreas, desde mejorar las comunicaciones con los usuarios a comprender cómo se propaga el SARS-COV2 y acelerar la investigación y el tratamiento. La tecnología de machine learning ayuda también a empresas y hospitales a propiciar la comunicación remota, habilitar la telemedicina y proteger la seguridad alimentaria.

Tratamiento con pacientes manteniendo el distanciamiento social

En primer lugar, la IA facilita que el distanciamiento social se cumpla y se puedan realizar diagnósticos más precisos: diversas instituciones de salud han decidido implementar chatbots sanitarios habilitados para detectar los síntomas de COVID-19 sin establecer contacto, así como para resolver dudas de pacientes o realizar un seguimiento de su evolución.

Un buen ejemplo de este uso se trata de Clevy.io, una nueva empresa francesa y cliente de AWS, que ha lanzado un chatbot para que sea más fácil para las personas encontrar comunicaciones oficiales del gobierno sobre COVID-19. Bebe de datos en tiempo real del gobierno francés y de la Organización Mundial de la Salud, el chatbot evalúa los síntomas conocidos y responde preguntas sobre las políticas gubernamentales.

Este chatbot acumula cerca de 3 millones de mensajes enviados hasta la fecha, este chatbot puede responder preguntas sobre todo, desde ejercicio hasta una evaluación de los riesgos de COVID-19, sin agotar aún más los recursos de las instituciones de salud y gubernamentales. Ciudades francesas como Estrasburgo, Orleans y Nanterre están utilizando el chatbot para descentralizar la distribución de información precisa y verificada.

Análisis de datos masivos para pronosticar la propagación de la epidemia

El aprendizaje automático también está ayudando a los investigadores y profesionales a analizar grandes volúmenes de datos para pronosticar la propagación de COVID-19, queriendo desempeñar el papel de sistema de alerta temprana para futuras pandemias, así como para identificar poblaciones vulnerables.

Investigadores del Chan Zuckerberg Biohub en California han desarrollado un modelo para estimar la cantidad de infecciones por COVID-19 que no se detectan y las consecuencias para la salud pública, analizando 12 regiones en todo el mundo. Mediante el aprendizaje automático y la asociación con AWS Diagnostic Development Initiative, sus métodos permiten cuantificar infecciones no detectadas, analizando la mutación del virus a medida que se propaga, e infiriendo cuántos contagios no se han contabilizado.

El perro-robot de Boston Dynamics ayuda a interactuar con pacientes de Covid-19

Desde el Foro Económico Mundial también destacan el caso de la startup canadiense BlueDot, la cual se sirve de la IA para detectar brotes de enfermedades. Esta compañía fue pionera en dar la voz sobre un brote preocupante de una enfermedad respiratoria en Wuhan. ¿Cómo funciona? Su algoritmo revisa los informes de noticias en 65 idiomas, junto con los datos de las aerolíneas y las redes de enfermedades animales para detectar brotes y anticipar la dispersión de la enfermedad.

Posteriormente epidemiólogos revisan esos resultados y verifican que las conclusiones tengan sentido desde un punto de vista científico, para transferir finalemnte los conocimientos obtenidos gracias a la UA funcionarios de salud pública, aerolíneas y hospitales. Su IA es muy poderosa con funciones predictivas y para anticiparse a los posibles riesgos.

IA a la búsqueda de tratamientos y tendencias relevantes

Los proveedores de atención médica y los investigadores se enfrentan a un volumen de información exponencialmente creciente sobre COVID-19, lo que dificulta la obtención de ideas que puedan informar el tratamiento. AWS lanzó CORD-19 Search, un nuevo sitio web de búsqueda impulsado por el aprendizaje automático, que puede ayudar a los investigadores a buscar rápida y fácilmente trabajos y documentos de investigación.

Los científicos pueden usar la plataforma digital para encontrar respuesta a cuestiones como “¿Cuándo es la carga viral salival más alta para COVID-19?”. La web se ampara sobre datos open source de Allen Institute, recopilando más de 128,000 trabajos de investigación y otros materiales relevantes. La IA, basada en machine learning, tiene capacidad de extraer información médica relevante de texto no estructurado y presume de capacidades robustas de consulta en lenguaje natural, incrementando con creces el ritmo de investigación.

En el campo de la imagen, la IA puede reconocer patrones en conjuntos grandes de imágenes, permitiendo a los radiólogos diagnósticos más rápidos y precisos.  Desde la UC San Diego Health han desarrollado un nuevo método para asociar la neumonía antes, facilitando dar la atención adecuada a los pacientes incluso antes de que se confirme un diagnóstico de COVID-19. Su sistema de aprendizaje automático ha sido entrenado con 22.000 anotaciones por radiólogos humanos: funciona superponiendo las radiografías con mapas codificados por colores que indican la probabilidad de neumonía. Los métodos se han implementado en cada radiografía de tórax y tomografía computarizada en un estudio de investigación clínica.

Otra de las ayudas del aprendizaje automático es contribuir -y acelerar- en la carrera del descubrimiento de medicamentos para ayudar a tratar COVID-19. BenevolentAI, una compañía de inteligencia artificial del Reino Unid, dirigió su plataforma hacia la comprensión de la respuesta del cuerpo al coronavirus. Usando su plataforma de descubrimiento de fármacos a través de IA pudieron identificar fármacos aprobados que podrían inhibir potencialmente la progresión del nuevo coronavirus.

Utilizaron el aprendizaje automático para ayudar a derivar relaciones contextuales entre genes, enfermedades y medicamentos, lo que acotó la respuesta a una pequeña cantidad de compuestos farmacológicos. En solo unos días, BenevolentAI descubrió que Baricitinib resultó ser el candidato más fuerte. Baricitinib se encuentra ahora en ensayos clínicos en etapa tardía con el Instituto Nacional de Alergias y Enfermedades Infecciosas de los EE. UU. (NIAID) para investigar su eficacia y seguridad como un posible tratamiento para los pacientes con COVID-19. Mientras, en miles de laboratorios profesionales buscan el hallazgo de una vacuna segura y efectiva para la enfermedad,

Fuente | Foro Económico Mundial

Te recomendamos

Sobre el autor

Andrea Núñez-Torrón Stock

Licenciada en Periodismo y creadora de la revista Literaturbia. Entusiasta del cine, la tecnología, el arte y la literatura.