Con la capacidad de analizar grandes cantidades de datos, incluida la información médica, los patrones de comportamiento humano y las condiciones ambientales, las herramientas de big data pueden ser invaluables para hacer frente a brotes mortales.
Aunque COVID-19 actualmente domina las noticias, las enfermedades infecciosas no son una historia nueva, ya que la humanidad ha enfrentado estos brotes a lo largo de la historia. Sin embargo, lo nuevo son las herramientas digitales que los científicos y las agencias de salud pública tienen ahora a su disposición.
La inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático pueden ayudar con la prevención, el manejo y la vigilancia de enfermedades infecciosas. Con la capacidad de analizar grandes cantidades de datos, incluida la información médica, los patrones de comportamiento humano y las condiciones ambientales, las herramientas de big data pueden ser invaluables para hacer frente a brotes mortales.
Advertencia temprana
La primera entidad respaldada por IA que hizo sonar la alarma sobre el nuevo coronavirus fue Blue Dot, una plataforma de monitoreo de salud canadiense. Kamran Khan, fundador y CEO de Blue Dot y especialista en enfermedades infecciosas, se inspiró para encontrar una mejor manera de rastrear enfermedades después de su experiencia en el tratamiento de pacientes en Toronto durante el brote de SARS de 2003.
Lanzado en 2014, Blue Dot utiliza algoritmos para llevar a cabo una vigilancia automatizada de enfermedades infecciosas, predecir la aparición y propagación de enfermedades y dar advertencias anticipadas sobre las zonas de peligro. La compañía envió un mensaje a sus clientes sobre un virus similar a la gripe en Wuhan, China, el 31 de diciembre de 2019, ante la Organización Mundial de la Salud (OMS), que envió un comunicado el 9 de enero, o los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades de EE. UU. (CDC), que lo informó el 6 de enero.
La plataforma Blue Dot utiliza el procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje automático para analizar 100,000 noticias e informes de enfermedades de animales y plantas en 65 idiomas todos los días, trabajando las 24 horas. Después de que AI realiza el análisis de datos, los epidemiólogos verifican las conclusiones antes de enviar informes a agencias gubernamentales, empresas y expertos en salud pública.
Seguimiento de la propagación
Una vez que los científicos detectan nuevas enfermedades, el siguiente paso es descubrir hacia dónde se dirigen a continuación. La IA también puede ayudar con esa fase. Por ejemplo, el análisis de Blue Dot de los datos de boletos aéreos y las rutas de vuelo predijo con precisión que COVID-19 saltaría de Wuhan a Bangkok, Seúl, Taipei y Tokio.
Otros ejemplos incluyen sistemas habilitados para IA que ayudan a los médicos a detectar la propagación de una enfermedad a medida que nuevos pacientes ingresan al hospital y diagnósticos rápidos, ayudados por el aprendizaje automático, que permiten un aislamiento efectivo y esfuerzos de cuarentena.
Distribución efectiva de recursos
Al responder a brotes de enfermedades infecciosas, los funcionarios de salud pública toman decisiones difíciles sobre cómo y dónde asignar los escasos recursos. AI puede guiar esas decisiones para hacerlas lo más eficientes y efectivas posible.
Una vez que la IA predice dónde viajará una enfermedad, los funcionarios pueden establecer puntos de control de viaje y solicitar un aumento de los recursos del hospital en los lugares correctos. Los investigadores que combinan IA con modelos de simulación pueden evaluar la efectividad de varias respuestas políticas.
Además, los algoritmos de IA pueden determinar qué poblaciones se beneficiarían mejor de las comunicaciones de salud pública para prevenir o retrasar la enfermedad. Un equipo de la Escuela de Ingeniería Viterbi de USC creó un algoritmo de este tipo, utilizando datos reales de tuberculosis, que tiene en cuenta los patrones de comportamiento humano y la transmisión de enfermedades. Las autoridades han utilizado algoritmos similares para ayudar a prevenir el VIH y la hepatitis C.
Desarrollo de drogas y vacunas
Para identificar los compuestos más prometedores para las pruebas de drogas, los científicos usan IA para analizar miles de millones de ellos, comprimiendo años de investigación tradicional en semanas. Investigadores médicos, asistidos por IA, analizan genomas de virus para desarrollar vacunas más rápidamente, en parte mediante la detección de mutaciones a medida que emergen.
En el caso de COVID-19, el análisis inicialmente podría resultar desafiante, dado que la IA requiere grandes cantidades de datos, aunque la información actualmente disponible es limitada. Puede tomar otros 6-12 meses tener suficientes datos revisados por pares para crear los algoritmos más efectivos.
Predecir brotes futuros
En las últimas décadas, el 75% de las enfermedades infecciosas que los CDC han documentado han sido zoonóticas, es decir, capaces de propagarse de los animales a los humanos. En el pasado, cuando los científicos identificaron las especies huésped, la enfermedad ya había saltado a los humanos, dejando la mitigación como la única respuesta.
Los investigadores ahora usan IA para identificar los patrones ecológicos y epidemiológicos que conducen a las epidemias para predecir los brotes antes de que ocurran. Los modelos matemáticos y el aprendizaje automático pueden analizar grandes cantidades de datos para obtener pistas sobre la próxima fuente probable de infección. Estas predicciones ayudan a los ecologistas a proteger y monitorear posibles especies hospedadoras, lo que puede prevenir futuros brotes.
Por ejemplo, los equipos del Cary Institute for Ecosystem Studies han creado un modelo informático para elegir especies de roedores con alto potencial de transmisión de enfermedades. El modelo escaneó 2.277 especies y encontró 58 posibles huéspedes potenciales, dos de los cuales ahora se ha confirmado que albergan patógenos. La organización también usó inteligencia artificial y aprendizaje automático para predecir qué tipos de murciélagos podrían llevar filovirus como el Ébola con un modelo que utiliza 57 factores (por ejemplo, historial de vida, datos ecológicos) para calcular las predicciones.
En resumen
El uso ampliado de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático ha permitido a los científicos, las empresas y los gobiernos prevenir o manejar mejor los brotes de enfermedades infecciosas, lo que resulta en una reducción de daños e interrupciones. Si bien todos están enfocados en COVID-19, la IA puede vigilar otros posibles brotes en todo el mundo, por lo que estaremos preparados para responder si es necesario.
Originalmente publicado en: https://www.kdnuggets.com/2020/04/ai-manage-infectious-diseases.html
