La tecnología se adapta a la pandemia 

El 'big data' y la ia (inteligencia artificial) (IA) son ya 2 herramientas bastante más de uso en el campo sanitario, a partir de reasignar mejor pacientes a optimizar otro tipo de recursos.

El 'big data' (como se sabe al estudio masivo de datos) y la ia (inteligencia artificial) (IA) se han mostrado como 2 herramientas cada vez más al alcance de estudiosos y sanitarios a lo extenso de este primer año de la enfermedad pandémica. Sendas armas que, como todo en dichos meses de subidas y bajadas, fueron evolucionando y adaptándose a la nueva realidad que ha formado el temido SARS-CoV-2.

A inicios de la enfermedad pandémica, una vez que todavía no estaba declarada por la OMS (OMS), las primeras alertas llegaban a partir de Asia. Era finales de enero. Después la alarma alcanzó Occidente y, ya a fines de febrero, saltó en Italia.

No obstante, Bluedot, una 'startup' de Canadá, ya informaba a sus consumidores el 31 de diciembre de 2019 de la expansión de un nuevo covid-19. El algoritmo que emplea rastrea informes de noticias en 65 lenguajes extranjeros, reportes de brotes de patologías de animales y plantas, proclamaciones oficiales e inclusive datos de aerolíneas. De esta forma ha podido avisar con anticipación para evadir regiones de riesgo como la localidad china de Wuhan.

El 9 de enero de este año, la Organización Mundial de la Salud notificó de forma oficial a los habitantes del mundo el brote de aquel covid-19. Empero los Centros para el Control y la Prevención de Patologías de EE UU ya habían dado el aviso 3 días anteriormente.

La epidemiología es la ciencia que estudia la expansión de una patología y lleva décadas utilizando datos para sus predicciones. «El 'big data' aporta componentes que permanecen resultando bastante relevantes para mejorar la calidad de los modelos predictivos», explica Pedro Antonio de Alarcón, uno de los causantes de LUCA, la unidad de datos de Telefónica.

Paralelamente, la inteligencia artificial sigue dando pasos de enormes en la medicina, aun cuando las capacidades y la ética son 2 batallas todavía por librar. «Como todos los modelos de esta clase, las estimaciones vienen acompañadas de un error, que se aspira reducir desde la optimización de la pluralidad y calidad de los datos y del volumen de las muestras», incorpora De Alarcón.

BlueDot pronosticó que el virus saltaría de Wuhan a Bangkok, Seúl, Taipei y Tokio en los días posteriores a su aparición inicial. Para hacer aquel diagnóstico, un equipo de 40 empleados creó un programa analítico de vigilancia de patologías, que usa técnicas de procesamiento de lenguaje natural y aprendizaje automático para rastrear entre distinto tipo de informaciones.

Paralelamente, la ia (inteligencia artificial) surge cada vez con más frecuencia en los medios de comunicación, es una aliada más en los 'smartphones' y además en los domicilios, y en los últimos tiempos se postula como una solución llamativa en los negocios y la industria. De acuerdo con el proveedor tecnológico IDC, el gasto en inteligencia artificial crecerá bastante más de un 33% solo en el área de los servicios en los siguientes 3 años.

En este sentido, en el último informe 'Sociedad Digital en España', realizado por Telefónica, predomina que «las aplicaciones de la ia (inteligencia artificial) ya permanecen entre nosotros mismos; abarcan a partir de los sofisticados algoritmos de recomendación para compra 'en línea' de productos y servicios hasta la optimización en el diagnóstico y procedimiento del cáncer». Por sectores, salud y confort es donde más se utiliza la inteligencia artificial, una de cada 5 'startups' la emplea y, además, fue un instrumento importante para contribuir a batir a la coronavirus.

Minimizar el estrés de las UCI

Estudiosos de la Universidad Queen Mary de Londres, con científicos del IFISC (instituto grupo de la Universidad de las Islas Baleares y el Consejo Superior de Indagaciones Científicas), han puesto en marcha un algoritmo (NHS) capaz de reasignar de manera óptima los pacientes de coronavirus en las UCI para minimizar el estrés al que se ven sometidos dichos recursos. Según datos del sistema público de salud del Reino Unido, por medio de un enfoque matemático y a través de la inteligencia artificial, aquel algoritmo puede redistribuir hasta 1.000 pacientes de cuidados intensivos, «que de otro modo posiblemente no recibirían una vigilancia adecuada», detallan sus creadores.

El Sistema Vasco de Salud además echó mano de la ia (inteligencia artificial) ante la coronavirus. La 'startup' Sherpa.ai desarrolló una plataforma para que las autoridades sanitarias tengan la posibilidad de estimar el número de camas UCI primordiales durante una semana. evitando de esta forma la sobresaturación de los centros sanitarios como sí ocurrió en otras zonas. La tecnología empleada examina patrones y tendencias de la evolución del virus, aspecto primordial para que los sanitarios logren reaccionar a tiempo. Además, es capaz de predecir el número de hospitalizados leves, lo cual en materia de logística permitiría, ejemplificando, habilitar un hospital específico para esta clase de pacientes y aligerar lo demás.

De otro lado, el brazo de Google en el área sanitario, DeepMind, ya está entrenado para identificar cáncer temprano por medio de radiografías, precisamente de pulmón. Un equipo de estudiosos ha alimentado una red neuronal con una cantidad enorme de imágenes de pruebas médicas, con el propósito de que aprenda a identificar los patrones vinculados a la existencia de un determinado tipo de tumor una vez que éste todavía es bastante diminuto como para que el ojo humano lo aprecie.

En España, Francisco Herrera, catedrático de Ciencias de la Computación e Ia (inteligencia artificial) de la Universidad de Granada, trabaja junto con el Hospital Clínico San Cecilio de Granada en utilizar aquel modelo al diagnóstico de la coronavirus. Su plan alcanza casi a una decena de centros sanitarios para auxiliar en la ubicación del virus de manera más inmediata y eficaz. Sin embargo, insiste en que «a más radiografías, mejor diagnóstico».