¿Y si la inteligencia artificial pudiera “contener” las próximas epidemias?

La inteligencia artificial podría resultar una herramienta valiosa en futuras pandemias globales, según un estudio sueco reciente. Este trabajo sugiere que la IA podría contener el aumento de infecciones. El contexto actual en torno a Covid-19 obviamente ha impulsado esta investigación, cuyo tema solo se ha explorado muy poco en el pasado.

Mejor manejo de pandemias

Hoy, el número de víctimas de la pandemia Covid-19 es más de tres millones de muertes, incluyendo más de 550.000 solo en los Estados Unidos. Sin embargo, no fue hasta la llegada de esta pandemia para intensificar las investigaciones sobre un tema muy poco conocido. En su estudio transmitido en un comunicado de prensa del 13 de abril de 2021, la Universidad de Gotemburgo (Suecia) se refirió efectivamente a la usos beneficiosos de la IA para controlar rápidamente una epidemia.

Como parte de este trabajo, los científicos evaluaron cómo se podrían desarrollar los algoritmos de aprendizaje automático. métodos de detección eficaces. Esto permitiría, por tanto, controlar mejor las futuras crisis sanitarias, a pesar de una limitación de datos sinónimo de falta de visibilidad.

Según Laura Natali, investigadora del departamento de física de la UG y una de las autoras del estudio, “Este puede ser un primer paso hacia un mejor control por parte de la sociedad de futuras grandes epidemias y reducir la necesidad de restricciones y el cese de actividades”. Por lo tanto, no necesariamente sería necesario limitar a la población y debilitar la economía desacelerando o deteniendo las actividades como es el caso actualmente.

La inteligencia artificial definirá las prioridades de detección

Según investigadores suecos, el nueva estrategia de prueba basado en el aprendizaje automático podría adaptarse automáticamente a las características específicas de las personas enfermas. Así, la IA definirá prioridades de detección según los grupos de edad de la población o determinadas zonas geográficas a diferentes escalas.

“Cuando comienza una epidemia, es importante identificar a las personas infecciosas de forma rápida y eficaz. En las pruebas aleatorias, existe un riesgo importante de no lograrlo, pero con una estrategia de pruebas más enfocada a los objetivos que queremos marcar, podemos encontrar más individuos infectados y así también obtener la información necesaria para reducir la propagación de la infección. Demostramos que el aprendizaje automático se puede utilizar para desarrollar este tipo de estrategia de prueba ”, Dijo Laura Natali.

Este tipo de solución podría ver la luz en un futuro. epidemia a gran escala. Recordemos que recientemente, los investigadores estadounidenses evocaron un “potencial de desbordamiento” en 500.000 patógenos, mientras que hasta la fecha, contamos “sólo” 250 virus. transmitido entre animales y humanos. En otras palabras, no hay duda de que surgirán otras pandemias de gran importancia. Todo dependerá de nuestra capacidad para contenerlos.