Cuando se trata de brotes de enfermedades infecciosas, la prevención, la vigilancia y los esfuerzos de respuesta rápida son críticos para frenar o detener su propagación. A medida que avanza el desarrollo de la Inteligencia Artificial (IA) y el aprendizaje automático, se convierten en partes cada vez más importantes del sistema de salud, con lo que surgen nuevas estrategias para luchar contra este tipo de patologías.
Además, se prevé que el aumento de las aplicaciones potenciales basadas en IA en la atención médica y el alza de las inversiones de capital de riesgo ayudarán a su crecimiento dentro de la industria. De hecho, según un informe de Grand View Research, Inc., se espera que el tamaño del mercado de la inteligencia artificial a nivel global en la atención médica alcance los 31.3 mil millones de dólares para 2025, creciendo a una tasa anual del 41.5%.
«Se están desarrollando herramientas de IA para predecir la propagación de brotes de enfermedades antes de que ocurran», comenta Gustavo Parés, director general NDS Cognitive Labs. «Y, aunque todavía queda un largo camino por recorrer, la industria ya está comenzando a ver algunos de los beneficios de esta tecnología», añade.
Existen diferentes plataformas que pueden estudiar el comportamiento de una enfermedad una vez que ha aparecido, lo que ayuda a pronosticar nuevos brotes y a tomar las medidas necesarias para detenerlos.
«Si bien se han explorado modelos predictivos para mitigar los brotes de enfermedades, los avances en IA ofrecen la oportunidad de convertir estos modelos en herramientas altamente efectivas e impactantes para la comunidad médica y para la sociedad en general», señala el director de NDS Cognitive Labs.
¿Cómo funcionan?
Existen diferentes empresas que utilizan una variedad de algoritmos de procesamiento de lenguajes y big data para monitorear medios de comunicación e informes oficiales de atención médica en diferentes países, así como el uso de datos de viajes aéreos o redes sociales para evaluar el riesgo que puedan tener las personas que llegan o salen a otro país, además de predecir nuevos brotes.
BlueDot, por ejemplo, es una startup canadiense especializada en monitorear la dispersión de enfermedades. Cuenta con un algoritmo de IA que es capaz de analizar información en más de 30 idiomas, datos demográficos y de diferentes aerolíneas. Lo que le ha permitió determinar brotes, como el del ébola, en 2014, cuando indicó que la enfermedad no sólo se estancaría en África occidental y llegaría a Estados Unidos, ya que una buena parte de los vuelos de esa zona tenían como destino Florida.
Por su parte, un equipo de científicos de la Universidad de Georgia, la Universidad de Massey y la Universidad de California crearon un modelo de IA que puede identificar focos de infección, detectando especies de murciélagos con alta probabilidad de albergar y transmitir virus como el ébola. Es decir, el modelo de IA proporciona un enfoque proactivo para prevenir brotes de enfermedades al pronosticar cómo y hacia dónde es probable la transmisión del virus, en función de la zona en la que prosperan los animales portadores.
Esto se logró al utilizar métodos de aprendizaje automático con IA, para reunir y analizar datos de ecología, biogeografía y salud pública, ya que se puede comprender cuáles son las especies portadoras y dónde se encuentran es esencial para prevenir futuros brotes.
El trabajo de estas herramientas es ciertamente impresionante y preciso, demostrando hasta qué punto han avanzado las tecnologías como el aprendizaje automático o la Inteligencia Artificial.
Además de brindar la oportunidad de implementar las primeras medidas de prevención, las predicciones pueden ser útiles para que las autoridades correspondientes puedan prepararse, alertar a hospitales y establecer medidas de contención, así como difundir medidas de prevención básicas entre la población.