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Esta es una de las ramas de la inteligencia artificial (IA) por medio de la cual también se podría trabajar en la predicción de escenarios de desarrollo de la enfermedad y el seguimiento epidemiológico y de infección, que forma parte de los indicadores que les permitiría actuar a las instituciones y autoridades competentes, como los gobiernos locales y nacionales y la fuerza pública.
Otro modelo en el que se pone en manifiesto la IA es el referente a la "curva de fallecimientos", un arquetipo sencillo compuesto de tres o cuatro líneas de software, y que a pesar de su facilidad sirve para tomar decisiones en territorios pequeños "como municipios", que son más fáciles de controlar.
Algunos aportes de estas nuevas tecnologías al manejo de la pandemia y la toma de decisiones son los métodos de tracking, las aplicaciones que permiten el monitoreo de personas, las cámaras de temperatura y los sistemas biométricos.
La discusión en torno a la AI es el uso y acceso a información personal, la cual se podría emplear de manera negativa, o que simplemente genera reacciones de rechazo por parte de los ciudadanos, impidiendo el funcionamiento ideal.
Así lo comentó el profesor Francisco Go"mez, investigador del grupo Diseñadores de Ambientes de Tecnología, del Departamento de Matemáticas de la Universidad Nacional de Colombia (UNAL), durante la conferencia "Uso de la inteligencia artificial para la toma de decisiones en e"pocas de pandemia".
Agregó que antes de la expansión de la epidemia, las noticias, las redes sociales y los reportes de expertos permitieron que la opinión pública ubicara los lugares en los que se podían presentar disrupciones de gripes en el mundo.
Esta primera muestra de los aportes de la IA se realizó a partir de herramientas simples, como el registro de las consultas de usuarios en los motores de búsqueda.
A pesar de la utilidad del material, este seguía siendo insuficiente para hacer predicciones, ya que para ello se debe entender la dinámica de la enfermedad, lo cual sigue siendo un reto, pues aún hoy se desconoce tanto el virus, que es difícil construir modelos robustos.
La validación de algoritmos médicos (operaciones e instrucciones que permiten obtener una respuesta o solucionar un problema) es difícil de realizar, y, teniendo en cuenta que se trata de la salud de millones de personas, es una tarea delicada. Por eso algunas herramientas ya existentes no son suficientes para que entren en funcionamiento en las instituciones médicas.
Por ejemplo, el profesor Gómez ha trabajado de la mano del Hospital San José para generar patrones y maquetas de clasificación de pacientes a través de diferentes datos.
Respuesta a desafíos reales
En relación con la reactivación de la producción, el profesor Fausto Moreno, investigador del Laboratorio de Analítica de Datos de la UNAL, considera que "para tomar esta medida se deben tener en cuenta los factores de riesgo, y no se conocen todos. ¿Realmente hay una línea base de información? Si no existen los datos correspondientes, los modelos resultan insuficientes", destaca el docente.
Agrega que "en escenarios como este se deben hacer implementaciones de manera holística y coordinada interinstitucionalmente; los retos son analizar el daño colateral al salvaguardar vidas y medios de vida".
Modelos viables y usados adecuadamente pueden ayudar a tomar decisiones en la asignación de recursos escasos. Con un target específico de las pruebas diagnósticas, las autoridades podrán soportar sus decisiones y manejar su jurisprudencia hacia el interior.
"Si se quiere tomar la curva de contagio como base de desarrollo, ya hay suficientes datos para analizar la tendencia; sin embargo la reactivación de actividades puede complicar el proceso de comprensión del virus", advierte el académico.
"Hoy es necesario apostarle a la ciencia de base que responde preguntas simples", puntualizó el profesor Moreno en la conferencia que formó parte del día Webinar "COVID-19, retos, avances y propuestas desde la Facultad de Ciencias", de la UNAL.