/ lunes 30 de marzo de 2020

Inteligencia Artificial, la heroina anónima contra las pandemias

Mineras de datos aseguran que detectaron el brote de coronavirus antes que la OMS

WASHINGTON. El pasado 30 de diciembre, investigadores que usan sistemas de Inteligencia Artificial (IA) para revisar medios y redes sociales detectaron la expansión de una inusual enfermedad con síntomas similares a los de la gripe en Wuhan, China.

Ocurrió varios días antes de que la Organización Mundial de la Salud (OMS) publicara una evaluación de riesgos y todo un mes antes de que esa agencia de la ONU declarara una emergencia de salud global por el nuevo coronavirus.

¿Podrían los sistemas de inteligencia artificial haber acelerado el proceso y limitado, o incluso frenado, el avance de la pandemia de Covid-19?

Clark Freifeld, un científico informático en la Universidad de Northeastern que trabaja con la plataforma de vigilancia global de enfermedades HealthMap, una de las que detectó el brote, dice que aún no hay respuesta a esa pregunta.

"Identificamos las primeras señales, pero la verdad es que es difícil determinar ante una enfermedad respiratoria no identificada si se trata de una situación seria", asegura Freifeld.

Dataminr, una firma tecnológica de detección en tiempo real, dijo que dio las primeras advertencias sobre la Covid-19 el 30 de diciembre basándose en cuentas de testigos dentro de hospitales en Wuhan, fotos de la desinfección del mercado donde se originó el virus y una advertencia de un doctor chino que luego murió del virus.

"Uno de nuestros mayores retos es que tendemos a ser reactivos ante estas situaciones", dice Kamran Khan, fundador de la firma canadiense de rastreo BlueDot, uno de los sistemas que alertó en diciembre sobre la epidemia.

"Cuando lidiamos con una enfermedad nueva, emergente, no tenemos todas las respuestas. El tiempo es nuestro recurso más valioso y no podemos echarlo para atrás", asegura.

Khan, quien también es profesor de medicina y salud pública en la Universidad de Toronto, dice a AFP que los datos mostraron "ecos del brote de SARS ocurrido hace 17 años, pero no se sabía cuán contagioso era".

En todo caso, los sistemas de inteligencia artificial han probado ser valiosos al detectar epidemias a través de un amplio rango de fuentes como reservaciones aéreas, Twitter, noticias y sensores de aparatos conectados.

Freifeld insiste en que los sistemas de inteligencia artificial son limitados y los humanos deben tomar las grandes decisiones. "Usamos la inteligencia artificial como multiplicadora de fuerza", dice.

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WASHINGTON. El pasado 30 de diciembre, investigadores que usan sistemas de Inteligencia Artificial (IA) para revisar medios y redes sociales detectaron la expansión de una inusual enfermedad con síntomas similares a los de la gripe en Wuhan, China.

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¿Podrían los sistemas de inteligencia artificial haber acelerado el proceso y limitado, o incluso frenado, el avance de la pandemia de Covid-19?

Clark Freifeld, un científico informático en la Universidad de Northeastern que trabaja con la plataforma de vigilancia global de enfermedades HealthMap, una de las que detectó el brote, dice que aún no hay respuesta a esa pregunta.

"Identificamos las primeras señales, pero la verdad es que es difícil determinar ante una enfermedad respiratoria no identificada si se trata de una situación seria", asegura Freifeld.

Dataminr, una firma tecnológica de detección en tiempo real, dijo que dio las primeras advertencias sobre la Covid-19 el 30 de diciembre basándose en cuentas de testigos dentro de hospitales en Wuhan, fotos de la desinfección del mercado donde se originó el virus y una advertencia de un doctor chino que luego murió del virus.

"Uno de nuestros mayores retos es que tendemos a ser reactivos ante estas situaciones", dice Kamran Khan, fundador de la firma canadiense de rastreo BlueDot, uno de los sistemas que alertó en diciembre sobre la epidemia.

"Cuando lidiamos con una enfermedad nueva, emergente, no tenemos todas las respuestas. El tiempo es nuestro recurso más valioso y no podemos echarlo para atrás", asegura.

Khan, quien también es profesor de medicina y salud pública en la Universidad de Toronto, dice a AFP que los datos mostraron "ecos del brote de SARS ocurrido hace 17 años, pero no se sabía cuán contagioso era".

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