Investigadores españoles utilizarán la Inteligencia Artificial para predecir las próximas pandemias
La IA será 'alimentada' con datos e informaciones relativas al cólera, la gripe de 1918 y la peste en Cataluña y las Islas Baleares entre los años de entre los años 1820 y 1959
Investigadores de la UOC y de la UIB usarán inteligencia artificial para analizar datos de las epidemias pasadas de peste, cólera y gripe de cara que ayuden a gestionar las futuras
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La inteligencia artificial se ha convertido en el centro de atención de todos los humanos en las últimas semanas. Su vertiginoso desarrollo nos ha puesto a temblar ante la posibilidad de que nos ponga en peligro. Pocos sabemos que fue BlueDot, un algoritmo basado en Inteligencia Artificial, el que en 2019 detectó un nuevo virus que circulaba por Wuhan y desató la pandemia más grave para la Humanidad en décadas. Era el covid. Tampoco sabíamos que un grupo de investigadores españoles ya trabajan con IA para que las máquinas analicen de forma masiva los datos históricos que permitan prever las próximas pandemias e incluso cómo serán o cuánto durarán.
Porque la mala noticia es que las epidemias o pandemias volverán. A lo largo de la historia hemos vivido las de la peste en el siglo XVIII, el cólera, la gripe y ya la más reciente del covid-19. Esto nos ha enfrentado a una realidad que teníamos olvidada: la vulnerabilidad humana a nuevos virus y algo a lo que Joana Maria Pujadas Mora, profesora de los Estudios de Artes y Humanidades de la UOC y una de las investigadoras principales del proyecto de investigación con Inteligencia Artificial (IA) llama la toma de "conciencia epidémica".
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Así descubrió el algoritmo BlueDot que llegaba el covid
"El algoritmo BlueDot anunció que el covid iba a ser una pandemia. Google también desarrolló algunas herramientas para prever la gripe. Esto no significa que tengamos que sustituir a los humanos en la prevención y supervisión. Lo que hizo el programa de IA fue alertar de la concentración no normal de una infección respiratoria" en China.
¿Y cómo lo hizo? "Chequeando las búsquedas", porque "el algoritmo permite analizar fuentes que no están integradas en la vigilancia sanitaria, que igual son fuentes peores, pero él se está fijando en lo que más se busca", señala Joana María Pujadas Mora. "Sabíamos que el covid estaba en China; el algoritmo te puede alertar al analizar las búsquedas en internet si hay mucha gente buscando 'me duelen los pulmones o no puedo respirar' es que pasa algo", destaca la experta.
Y esto es lo que están haciendo los investigadores con este proyecto EPI-DESIGUAL, financiado por el Ministerio de Ciencia e Innovación. "Queremos hacer lo mismo con los datos del pasado", porque con las epidemias nunca sabes lo que va a pasar, es muy difícil predecirlas. A lo mejor ahora pones una medida y se para o no. Sin embargo, en el pasado ya sabes lo que ocurrió y con esas herramientas puedes recrear el pasado para prever la evolución del futuro·".
"No podremos evitar una pandemia pero podremos enfrentarnos a ella"
Ahí entra en juego la IA que, con lo que ya sabemos de las anteriores epidemias de gripe, peste y cólera, podrá hacer un cuadro de comportamiento de las pandemias futuras previendo "cómo es la dinámica de las epidemias, cómo se expanden, a quién afecta más a quién menos", asegura esta investigadora. "Evitar una pandemia no podremos" y cita los factores que conspiran en contra: la deforestación, el cambio climático, la urbanización", entre otros, pero "como mínimo podremos dar más datos" que nos ayuden a enfrentarla.
Ahora mismo, los investigadores de la UOC y de la UIB han hecho la 'arqueología' de las principales epidemias que nos han golpeado con datos a partir del siglo XIX, que comenzaron a llevarse los censos y padrones, que publicó La Gaceta de Madrid, el antecesor del BOE.
"El covid vino en avión"
"Ya tenemos los datos del cólera, cómo se expandió en España y su relación con las estructuras viarias" para saber cómo los medios de transporte favorecieron su expansión y el tiempo en que lo hicieron. Ahora, explica Pujadas, "ya sabemos que el covid vino en avión y aquí hay dos lecturas: estar bien comunicados facilita que la epidemia te llegue antes, pero también la ayuda te llega antes", señala la experta.
"Ahora estamos analizando los datos de todas las defunciones del cólera en 1834 y ver cómo influye estar bien comunicados. Si sabemos cómo fueron las anteriores pandemias, sus características, tenemos "mucha información útil sobre las del pasado".
Así trabaja la Inteligencia Artificial alimentada con datos de 1820 a 1959
Son estos datos los que procesa la máquina de forma masiva y rápida. De hecho, la IA será 'alimentada' con datos e informaciones de diarios oficiales y prensa diaria publicadas entre los años 1820 y 1959 porque es "el pasado el mejor banco de pruebas para prevenir y preparar la llegada de crisis sanitarias del futuro, subraya la investigadora de la UOC.
"Con la IA podemos avanzar, porque la máquina lee automáticamente manuscritos, facilita la recogida de datos y la lectura masiva de textos antiguos. Esto lo llevamos haciendo años. Usaremos el natural lengual procesing, que es lo que hace Alexa, Siri, para analizar el lenguaje del pasado, interpretarlo desde un punto de vista semántico y entender la evolución de estas crisis sanitarias para construir datos estadísticos".
Con la IA podemos avanzar porque la máquina lee automáticamente manuscritos, facilita la recogida de datos y la lectura masiva de textos antiguos
De hecho, la primera medida que se tomó cuando la pandemia de coronavirus se desató en 2019 fue el aislamiento: "Cuando empezamos con el covid no podíamos salir de casa, teníamos que aislarnos. Esto es como se ha luchado con las epidemias desde hace siglos, ahora le llamamos confinamiento y antes era cordón sanitario". Tal vez muchos hayan olvidado ya esos aplausos en los balcones, esos días de encierro y esas cifras de muertes por covid narradas casi en directo. Pero a los investigadores no. Y de nuevo, en la sombra trabajan para adelantarnos a las pandemias y que el impacto no ponga el riesgo a toda la población.