La pandemia de COVID-19 (Coronavirus) está obligando al cambio. El mundo está teniendo que adaptarse a marchas forzadas y está experimentado un proceso de metamorfosis que solo gracias a las telecomunicaciones y a la tecnología digital está haciéndose más llevadero. Y es que, ¿se imaginan qué habría sucedido con la salud de millones de personas y con la economía de decenas de naciones si esta ola de contagios se hubiera producido en los años 70 u 80? Indudablemente, las consecuencias hubieran sido aún más catastróficas que las que estamos sufriendo en este inicio de 2020.
Sin la existencia aún de una vacuna contra este nuevo virus ni siquiera de un tratamiento efectivo que esté científicamente probado, al ser humano solo le queda la información para combatir a este nuevo enemigo. Con datos, podemos aprender a prepararnos y a plantar cara a la enfermedad, ya que poco a poco la vamos conociendo mejor, vamos identificando sus patrones de comportamiento y empezamos a anticipar a los problemas que causa. Por eso, es fundamental destacar el papel que están jugando las tecnologías en esta crisis y, más en concreto, la aportación que nos está brindando la Inteligencia Artificial para detener el avance del Coronavirus.
La IA, una tecnología en ‘pañales’ que ya nos está siendo muy útil
Recientemente, la ONU era pesimista respecto a las soluciones directas que nos está facilitando la Inteligencia Artificial para erradicar el COVID-19. Principalmente, porque este virus ha llegado un poco pronto para una tecnología que está ahora mismo en ciernes y que aún solo ha podido aprovechar una pequeña parte de su enorme potencial. Por eso, probablemente el Big Data no será la gran solución al problema que plantea esta enfermedad concreta. Pero tampoco podemos desdeñar que esta ciencia ya está a nuestro lado para ayudarnos y para mostrarnos las claves que pueden permitirnos salir de esta pandemia.
En realidad, podemos identificar varios ámbitos en los que la IA puede colaborar activamente para minimizar los efectos de esta gran pandemia o, incluso, anticipar las venideras. Porque el primer punto en el que hay que trabajar es el de la prevención.
De hecho, ya tenemos el ejemplo de cómo el software de la compañía canadiense Bluedot fue capaz, a finales de 2019, de informar que algo raro estaba sucediendo en la ciudad china de Wuhan. Se encargó de rastrear cientos de noticias locales para constatar que estaba surgiendo una extraña neumonía, con preocupantes tasas de mortalidad y un ratio de contagio bastante elevado. E incluso predijo cómo sería su evolución en las primeras semanas de incidencia de la enfermedad.
Bluedot se acabó anticipando en 9 días a la propia Organización Mundial de la Salud (OMS), un tiempo que hubiera sido muy valioso para lograr frenar su expansión fuera de China. E incluso este sistema no estuvo solo, porque el programa automatizado HealthMap del Boston Children’s Hospital emitió una alerta en la noche del 30 de diciembre en el que también adelantó lo que ocurría en Wuhan. Por no mencionar cómo la IA de la empresa Metabiota de San Francisco (EE.UU) fue capaz de predecir, en febrero y con un alto porcentaje de acierto, cómo iba a evolucionar la pandemia en todo el mundo durante el mes siguiente.
Información para recortar los plazos
Y tras la prevención, también están otros tres elementos fundamentales como son: el diagnóstico, el tratamiento y la contención. Es evidente que en este caso los mencionados avisos no calaron lo suficiente para poner en marcha medidas de contención, por lo que ahora el objetivo pasa por apoyarse en el Machine Learning para conseguir erradicar la enfermedad. ¿Cómo? Pues por ejemplo, como hace la empresa Deep Mind con su programa AlphaFold, al predecir en 3D la estructura de determinadas proteínas y así ayudar a crear una vacuna.
Otro caso interesante es Insilico Medicine, compañía que empleó su programa de análisis de datos y de Inteligencia Artificial para identificar con éxito, y en solo cuatro días, miles de moléculas aprovechables para preparar posibles medicamentos. Una labor que, además, realizó este grupo de forma abierta y gratuita, ya que publicó toda la información en una web accesible a todo el mundo. Así, gracias a iniciativas como esta, es probable que se recorten plazos a la hora de dar con vacunas o con tratamientos idóneos.
Y finalmente, están los métodos de control para ayudar a los profesionales de salud y evitar el colapso del sistema. En China ya se están empleando robots para acelerar los diagnósticos, así como asistencia de IA a ambulancias para evitar atascos y aumentar la velocidad de la atención a los pacientes. Por no señalar la aparición reciente de aplicaciones que monitorizan en tiempo real la evolución de la enfermedad y permiten informar sobre sus principales zonas geográficas de incidencia o sobre sus síntomas principales.
Analizar las limitaciones de hoy para que la pandemia del mañana no llegue a producirse
Estos casos demuestran que el manejo y procesamiento de enormes bases de datos puede ponernos en la pista de problemas de tremenda magnitud. Aunque es tarea del propio ser humano el categorizar y el poner en valor estos avisos. No en vano, esta es una labor que hay que llevar a cabo tomando plena consciencia de las limitaciones que tiene la propia Inteligencia Artificial a la hora de ayudarnos ante el Coronavirus. Y es que, como destaca el prestigioso Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT), tampoco debemos sobreestimar estas capacidades.
Principalmente, porque no sería justo considerar la IA como la panacea. Lógicamente, como en todo Big Data regido por algoritmos, la situación se complica cuanta más información hay. Las predicciones a pequeña escala son sencillas de hacer, pero si hablamos de una pandemia global, recoger, seleccionar, procesar y analizar adecuadamente el material existente se convierte en una tarea mastodóntica realmente complicada de desarrollar, incluso para los sistemas más avanzados de la actualidad.
Y no solo hablamos de problemas tecnológicos, también tratamos con factores humanos de índole social que pueden ralentizar el trabajo de la Inteligencia Artificial para frenar el Coronavirus. En este sentido, los países suelen mostrarse recelosos a la hora de revelar información propia y si lo hacen puede que esta esté sesgada, lo que complica la creación de una gran base de datos mundial que reúna y clasifique todo el conocimiento humano al respecto. En muchos casos, la coordinación y cooperación internacional se quedan en simples buenas intenciones y no se reflejan en una labor común.
A ello también hay que sumar las propias políticas de cada nación para proteger la confidencialidad de los datos y de la información de su población. El modelo de Corea del Sur ha demostrado que ha sido uno de los países que mejor ha sabido contener la expansión del COVID-19, pero lo ha hecho con una agresiva labor de seguimiento de sus ciudadanos que ha incluido la recopilación de referencias sensibles para identificar cada caso. Algo que entra en conflicto con las normativas sobre protección y explotación de datos que hay en no pocos países.
En definitiva, conceptos como la privacidad o las fronteras geopolíticas son escollos que el ser humano debe tener en cuenta para sacar aún más provecho de la IA en el futuro. La crisis por el Coronavirus nos está demostrando que esta tecnología ha llegado para quedarse y para aportarnos soluciones, pero que también requiere de un voto de confianza y de atención para cumplir con lo que promete.
Es preciso seguir haciéndola evolucionar gracias a mejores técnicas de recopilación, procesamiento y almacenamiento de datos en la nube, apostando por potenciar el aprendizaje automático y favoreciendo el análisis semántico. Y también trabajar para allanarle el terreno a partir de políticas internacionales que permitan la creación coordinada de un sistema de Big Data, basado en la cooperación y el altruismo para el bien común.
Esto es algo que difícilmente vayamos a conseguir a corto plazo. Pero su complejidad no debe alejar la inversión de la Inteligencia Artificial, porque de lo que se trata es de actuar con el tiempo suficiente para tener la capacidad de anticipar la próxima pandemia y de controlarla antes de que incluso llegue a serlo.
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