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Los primeros avisos del brote de coronavirus se los debemos a la inteligencia artificial

Los primeros avisos del brote de coronavirus se los debemos a la inteligencia artificial
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Cuando nos enfrentamos a un brote infeccioso, la velocidad de respuesta de las autoridades sanitarias resulta clave para evitar que se salga de control. Pero todo se complica si está implicado un país con fama de compartir tarde con la comunidad internacional información fiable sobre enfermedades o catástrofes naturales.

Por eso, cuando el pasado 9 de enero la OMS hizo pública finalmente la existencia de un brote de coronavirus, una enfermedad infecciosa similar a la gripe en la ciudad china de Wuhan, los organismos de control de enfermedades de EE.UU. habían detectado que algo ocurría ya unos días antes, el 6 de enero.

BlueDot lo supo antes

Pero quien se adelantó a la hora de detectar los primeros indicios del último brote de coronavirus fue una compañía canadiense llamada BlueDot. Y eso fue posible gracias a un algoritmo basado en inteligencia artificial capaz de anticipar la aparición de brotes rastreando múltiples fuentes de información online.

Según explica Kamram Khan, fundador y CEO de la compañía,

"Sabemos que no se puede confiar en que los gobiernos proporcionen información a tiempo. Nosotros recopilamos noticias de posibles brotes, pequeños murmullos en foros o blogs que indican algún tipo de evento inusual".

Esto es posible gracias a técnicas de procesamiento de lenguaje natural que le permiten analizar información en 65 idiomas diferentes. Las conclusiones preliminares de la inteligencia artificial se ponen luego en manos de virólogos para que lo verifiquen y decidan si remitirlo a autoridades sanitarias, hospitales y líneas aéreas.

Khan explica que el uso de machine learning permite entrenar el algoritmo para que no confunda referencias a un brote de la enfermedad con las de un concierto de la banda de heavy homónima.

Un momento... foros, blogs, ¿y las redes sociales? ¿BlueDot no revisa Twitter, Facebook o Instagram? Khan explica que prescinden de ese dato, a priori tan útil, porque son datos "demasiado desordenados".

Sin embargo, sí tienen acceso a una fuente de información muy relevante: los datos globales de emisión de billetes de aerolíneas, que ayudan a predecir dónde y cuándo se dirigirán los potenciales infectados.

Según la compañía, su algoritmo no sólo fue capaz de pronosticar correctamente que el coronavirus saltaría de Wuhan a Bangkok, Seúl, Taipei y Tokio a los pocos días de que se declarase el brote, sino que ya en 2014 fueron capaces de detectar la aparición del Zika 6 meses antes de que la OMS declarase oficialmente la alerta sanitaria.

Khan no es ajeno al mundo de las emergencias sanitarias: trabajaba como especialista en un hospital de Toronto cuando se declaró la emergencia del SARS en 2003. Esta enfermedad, también de origen chino, mató a 44 personas en la ciudad. "En 2003 vi como el virus paralizaba la ciudad [...] y pensé: 'No volvamos a hacer esto'". 17 años después afirma que el nuevo coronavirus le provoca un 'déjà vu'.

Vía | Wired

Imagen | Mike MacKenzie

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