El mundo de hoy asiste perplejo a toda una revolución en la que la popularización de los algoritmos de inteligencia artificial y el tratamiento de ingentes cantidades de datos está facilitando la llegada de cada vez más aplicaciones y avances científicos relacionados con estos campos y también con otros que aprovechan sus sinergias. En este blog, querido lector, no podíamos por motivos obvios dejar de hablar de estos temas de vez en cuando, de modo que aquí está, de la mano del boletín de noticias sobre IA, The Batch, el primer artículo al respecto: La IA que predijo el coronavirus.
Parando el Coronavirus
Una compañía que analiza información online para predecir epidemias reconoció el brote de coronavirus al menos una semana antes que los organismos de salud pública.
La noticia
Según reporta Wired, la startup canadiense BlueDot alertó a sus clientes sobre el brote en la ciudad china de Wuhan en la víspera de Año Nuevo. El U.S. Centers for Disease Control and Prevention (Centro para el Control y Prevención de Enfermedades de EEUU) emitió su advertencia el 6 de enero, y la Organización Mundial de la Salud hizo lo propio tres días después. El número de muertos en China por la enfermedad respiratoria asciende durante la redacción de este artículo hasta los 1.370 fallecidos en una jornada donde Hubei batió el récord con 242 nuevos fallecidos.
En esta página puede consultarse un mapa interactivo en tiempo real sobre el estado de la infección:
Cómo funciona
Fundada en 2014, BlueDot tiene como objetivo detener el contagio de enfermedades infecciosas proporcionando a los profesionales de la salud de alertas tempranas, de tal forma que ellos puedan identificar y tratar a las personas que hayan sido infectadas.
- El modelo de procesado de lenguaje natural de la compañía ingesta 100.000 artículos en 65 lenguas a diario para rastrear más de 100 enfermedades infecciosas. Ignora las redes sociales pero escanea noticias, información gubernamental, blogs y foros relacionados con enfermedades humanas, vegetales y animales, además de datos de transporte y meteorológicos.
- Analistas profesionales examinan las predicciones del modelo. Ellos emiten informes a sus clientes en empresas y organizaciones gubernamentales y no gubernamentales, alcanzando en última instancia a centros de salud y funcionarios de salud pública en una docena de países, entre los que se encuentran, de acuerdo a su web, al menos Canadá, Filipinas y Singapur.
La intrahistoria
En 2008, Google llevó a cabo un esfuerzo simular para predecir la influencia de los brotes de virus basándose en los términos de búsqueda utilizados por los usuarios. En una investigación inicial, Google Flu Trends rastreó el número de casos dos semanas más rápido que los CDC (Centers for Disease Control). Sin embargo, subestimó dramáticamente el pico de la temporada de gripe de 2013 y se cerró poco después. Análisis posteriores concluyeron que el algoritmo sobreajustó los términos de búsqueda estacionales no relacionados con la gripe (ver overfitting, término básico de Machine Learning).
Por qué importa
La rápida detección de enfermedades nuevas es crucial para evitar pandemias globales. Los virus a menudo pueden ser contenidos si son aislados lo suficientemente pronto, pero cada hora agrava el número de personas expuestas y, por lo tanto, el número de casos. Una epidemia puede rápidamente saturar los sistemas de salud pública, dejando a la gente incluso más expuesta.
Reflexionamos que…
Es difícil saber cómo funcionarán de bien las técnicas de hoy en el futuro y es fácil desarrollar un modelo sobreajustado que no generalice bien para nuevos datos. Sin embargo, la posibilidad de detectar potenciales pandemias antes de que estallen es demasiado valiosa como para no seguir intentándolo.
Bonus:
Muy interesante!
Es sorprendente saber el impacto que puede tener la IA para evitar desastres como estos y ayudarnos a prepararnos para futuras ocasiones.
El futuro está en la tecnología 😉
Un abrazo!