Cuando se trata 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
enfermedades antes de que ocurran", comenta Gustavo Parés, director
general de la empresa mexicana especializada en Inteligencia Artificial, 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", añadió.
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.
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.
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