Las tecnologías de Inteligencia Artificial (IA), como el Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN), pueden ayudar a los investigadores a combatir la COVID-19 al procesar enormes cantidades de datos que serían imposibles de analizar para las personas.
Las máquinas pueden encontrar, evaluar y resumir las decenas de miles de artículos de investigación sobre el nuevo coronavirus, a los que se suman miles cada semana, mientras los científicos compiten por encontrar una vacuna o un tratamiento.
La IA también puede ayudarnos a hacer un seguimiento de la propagación de la COVID-19 y de otras enfermedades, detectando señales de alerta temprana, como agrupaciones de síntomas en un nuevo lugar.
En el verano de 2015 me diagnosticaron cáncer de mama. Durante el tratamiento, leí decenas de artículos de investigación para evaluar mis opciones. Soy especialista en Inteligencia Artificial (IA) y pude utilizar mi formación en conceptos como la significancia estadística para comprender esta investigación médica. A medida que avanzaba en la lectura de los artículos, me di cuenta de la diferencia que las tecnologías de IA de mi campo podrían marcar para médicos, científicos y pacientes, por ejemplo, en forma de herramientas sofisticadas para buscar en una base de datos mundial sobre cáncer.
La IA tiene el poder de transformar la investigación médica, y no solo la investigación sobre el cáncer. En este momento, puede ayudarnos a afrontar un reto médico distinto y sumamente urgente: la lucha contra la COVID-19.
Las máquinas pueden ayudarnos a analizar la gran cantidad de investigaciones publicadas sobre el nuevo coronavirus y a extraer la información más relevante. Pueden procesar datos mucho más rápido que las personas y detectar patrones que nosotros tardaríamos en percibir. Esto significa que también pueden ayudarnos a comprender rápidamente los datos sobre la propagación de la COVID-19 y de otras enfermedades, y a intervenir a tiempo.
Estas son dos formas en las que investigadores e instituciones de todo el mundo, incluidos mi equipo y yo, están aprovechando el poder de las máquinas para superar la crisis de la COVID-19.
Respuestas rápidas a preguntas urgentes
Existen unos 67 000 artículos académicos relacionados con el nuevo coronavirus, y su número aumenta cada día. Solo en la última semana aproximadamente se han añadido miles de artículos. Todo científico que trabaje en una cura o una vacuna debe comprender esta investigación previa para avanzar lo más rápido posible y evitar errores y duplicaciones. Sin embargo, leer todos estos artículos llevaría años a una persona, aunque no hiciera otra cosa. Las máquinas podrían cambiar esta situación y ayudarnos a obtener una visión general instantánea.
En marzo, una alianza de varias instituciones, entre ellas la Casa Blanca, creó el Conjunto de datos abiertos de investigación sobre la COVID-19 (CORD-19) como recurso gratuito para la comunidad mundial de IA. Está formado por las decenas de miles de artículos sobre coronavirus publicados hasta la fecha y se actualiza constantemente con nuevas publicaciones. Especialistas en IA de todo el mundo, incluidos mi equipo y yo, se han puesto manos a la obra para desarrollar herramientas para buscar en este conjunto de datos y extraer la información más significativa mediante aprendizaje automático. Esto podría permitir a los investigadores médicos mantenerse al día en un campo de rápida evolución.
El aprendizaje automático, una parte esencial de la Inteligencia Artificial, consiste en entrenar a las máquinas con grandes muestras de datos, tras lo cual pueden analizar de forma independiente conjuntos de datos y detectar patrones, tendencias, relaciones y similares. El aprendizaje automático ya se utiliza para predecir la velocidad y el patrón de propagación de la COVID-19 y para posibilitar la investigación de una vacuna, pero rara vez se ha empleado para procesar a gran escala artículos de investigación médica. Podría resultar decisivo en la investigación sobre la COVID-19.
La herramienta propuesta por mi equipo para el conjunto de datos abiertos sobre la COVID-19 utiliza una tecnología de IA denominada Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN). Esta consiste en entrenar a las máquinas para analizar una pregunta del usuario formulada en una oración completa, luego leer las decenas de miles de artículos académicos de la base de datos, clasificarlos y generar fragmentos de respuesta y resúmenes.
Por ejemplo, un científico puede escribir una pregunta sencilla en un motor de búsqueda vinculado a la base de datos, como “¿La COVID-19 es estacional?”. El motor de búsqueda encuentra y clasifica después todos los artículos relacionados. Un programa llamado “motor neuronal de preguntas y respuestas” revisa los artículos mejor clasificados e identifica los pasajes que responden a la pregunta. Otro programa, llamado “motor neuronal de resumen”, crea un resumen de todos estos pasajes y lo presenta al usuario en forma de resumen con la información más importante y actualizada sobre la estacionalidad de la COVID-19.
“Neuronal” significa que estos algoritmos se basan en redes neuronales, similares a las de nuestro cerebro, con información que circula por numerosas conexiones diferentes. Esto permite que las máquinas aprendan al considerar muchos ejemplos de algo y, a continuación, evaluar de forma independiente una nueva información. Este proceso también se conoce como aprendizaje profundo.
Gracias a estas tecnologías, nuestro equipo logró desarrollar un sistema capaz de responder preguntas al instante, basándose en la base de datos siempre creciente de publicaciones científicas. Estamos publicando el código fuente de nuestro sistema para el público, a fin de que otros desarrolladores puedan utilizarlo en trabajos posteriores.
Detección de la amenaza
Cada día surge en algún lugar del mundo una información que probablemente podría ayudarnos a prevenir la próxima pandemia. Puede tratarse de algo aparentemente pequeño, como un grupo de síndromes extraños en un lugar inesperado. El reto consiste en detectar esta información crucial en un mar de otras observaciones irrelevantes. Esta tarea es el núcleo de la inteligencia epidemiológica, es decir, la identificación y evaluación de epidemias, idealmente en su fase más temprana. Es otro campo en el que varios proyectos de aprendizaje automático prometen marcar una enorme diferencia.
Inteligencia Epidemiológica a partir de Fuentes Abiertas (EIOS) es una iniciativa dirigida por el Departamento de Información sobre Emergencias Sanitarias y Evaluación de Riesgos de la Organización Mundial de la Salud. Recopila y analiza datos procedentes de fuentes como programas de vigilancia sanitaria y distintas bases de datos sanitarias. Esta unidad detectó el primer artículo que informaba de un conglomerado de neumonía en Wuhan en diciembre.
Hace poco comenzamos a colaborar con el equipo de EIOS para proporcionar tecnologías de respuesta a preguntas y de generación de resúmenes similares a las que desarrollamos para la base de datos CORD-19. En este caso, nuestro sistema debe examinar no decenas de miles, sino cientos de millones de materiales en línea para encontrar respuestas a preguntas. Los ministerios de salud y los centros para el control de enfermedades de todos los Estados miembros de las Naciones Unidas, así como los profesionales médicos y sanitarios, utilizarán estas herramientas para la investigación epidemiológica.
Estos proyectos avanzan con rapidez. Sin embargo, para aprovechar realmente el poder de la IA en la salud pública y la investigación médica, necesitamos más colaboración entre países y entre científicos, así como acceso abierto a bases de datos médicas que proteja la privacidad de los pacientes.
Uso de la IA para la salud humana
La lucha contra la COVID-19 ha provocado un sufrimiento y una destrucción incalculables en el mundo, pero también ha demostrado lo que podemos lograr si trabajamos juntos. La naturaleza abierta y colaborativa de la investigación y el desarrollo en Inteligencia Artificial, más allá de las fronteras, nos muestra cómo podría ser ese progreso conjunto en el futuro.
Mi experiencia en el campo de la Inteligencia Artificial me fue muy útil durante el tratamiento de mi propio cáncer. Me ayudó a comprender la investigación que, en última instancia, contribuyó a salvarme la vida. Desarrollar una base de datos mundial sobre cáncer y aprovechar su potencial mediante el aprendizaje automático sigue siendo uno de mis principales objetivos.
Dados los logros de médicos e investigadores en la crisis de la COVID-19, que han trabajado en condiciones extremas y bajo una enorme presión, sé que todos podemos afrontar el reto de hacer frente a las mayores amenazas para nuestra salud y utilizar la tecnología en beneficio de todos. La Inteligencia Artificial y el aprendizaje automático pueden contribuir al diagnóstico, acelerar el desarrollo de tratamientos, vacunas, medicamentos y medidas preventivas para millones de pacientes, y mejorar la vida humana ahora y en el futuro.
