Las organizaciones han aplicado con rapidez sus conocimientos en IA y aprendizaje automático en la lucha por frenar esta pandemia.
Estas tecnologías se están desplegando en ámbitos que van desde la investigación hasta la atención sanitaria e incluso la agricultura.
Mientras el mundo lucha contra la COVID-19, cada gramo de innovación y de ingenio tecnológico que se pone al servicio de la lucha contra esta pandemia nos acerca un paso más a superarla. La inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático desempeñan un papel clave para comprender mejor la crisis de la COVID-19 y hacerle frente. La tecnología de aprendizaje automático permite a los ordenadores imitar la inteligencia humana e ingerir grandes volúmenes de datos para identificar con rapidez patrones y conocimientos.
En la lucha contra la COVID-19, las organizaciones han aplicado con rapidez sus conocimientos en aprendizaje automático en varios ámbitos: la ampliación de las comunicaciones con los clientes, la comprensión de la propagación de la COVID-19 y la aceleración de la investigación y el tratamiento.
Permitir que las organizaciones se amplíen y se adapten
Todo tipo de organización, sea pequeña o grande, pública o privada, está encontrando nuevas formas de funcionar de manera eficaz y de atender las necesidades de sus clientes y empleados, mientras se mantienen las medidas de distanciamiento social y de cuarentena. La tecnología de aprendizaje automático desempeña un papel importante a la hora de facilitar este cambio, al proporcionar las herramientas necesarias para apoyar la comunicación a distancia, habilitar la telemedicina y proteger la seguridad alimentaria.
En el caso de las instituciones sanitarias y gubernamentales, esto incluye el uso de chatbots habilitados con aprendizaje automático para el cribado sin contacto de los síntomas de la COVID-19 y para responder a las preguntas del público. Un ejemplo es Clevy.io, una startup francesa y cliente de AWS, que ha lanzado un chatbot para facilitar a las personas la búsqueda de comunicaciones oficiales del gobierno sobre la COVID-19. Basado en información en tiempo real del Gobierno francés y de la Organización Mundial de la Salud, el chatbot evalúa los síntomas conocidos y responde a preguntas sobre las políticas gubernamentales. Con casi 3 millones de mensajes enviados hasta la fecha, este chatbot puede responder a preguntas sobre todo, desde el ejercicio físico hasta la evaluación de los riesgos de la COVID-19, sin someter a una presión adicional los recursos de las instituciones sanitarias y gubernamentales. Varias ciudades francesas, como Estrasburgo, Orleans y Nanterre, utilizan el chatbot para descentralizar la distribución de información precisa y verificada.
Para evitar cualquier interrupción en la cadena de suministro de alimentos, los procesadores de alimentos y los gobiernos necesitan conocer el estado actual de la agricultura. La startup de agrotecnología Mantle Labs, otro cliente de AWS, ofrece su solución de vanguardia basada en IA para la supervisión de cultivos a minoristas de forma gratuita durante un período de tres meses, con el fin de aportar una mayor resiliencia y certidumbre a las cadenas de suministro en el Reino Unido. La tecnología evalúa las imágenes por satélite de los cultivos para señalar con antelación a agricultores y minoristas posibles problemas, de modo que puedan gestionar mejor la planificación del suministro, la adquisición y el inventario. La plataforma despliega modelos personalizados de aprendizaje automático para combinar imágenes de múltiples satélites, lo que permite una evaluación de las condiciones agrícolas casi en tiempo real.
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Comprender cómo se propaga la COVID-19
El aprendizaje automático también ayuda a investigadores y profesionales a analizar grandes volúmenes de datos para predecir la propagación de la COVID-19, con el fin de actuar como un sistema de alerta temprana para futuras pandemias e identificar a las poblaciones vulnerables. Investigadores del Chan Zuckerberg Biohub de California han desarrollado un modelo para estimar el número de infecciones por COVID-19 que pasan desapercibidas y las consecuencias para la salud pública, analizando 12 regiones de todo el mundo. Mediante el aprendizaje automático y en colaboración con la AWS Diagnostic Development Initiative, han desarrollado nuevos métodos para cuantificar las infecciones no detectadas, analizando cómo muta el virus a medida que se propaga por la población para inferir cuántas transmisiones se han pasado por alto.
Al inicio de esta pandemia, BlueDot, una startup canadiense y cliente de AWS que utiliza la IA para detectar brotes de enfermedades, fue una de las primeras en dar la voz de alarma sobre un preocupante brote de una enfermedad respiratoria en Wuhan (China). BlueDot utiliza la IA para detectar brotes de enfermedades. Mediante sus algoritmos de aprendizaje automático, BlueDot analiza noticias en 65 idiomas, junto con datos de aerolíneas y redes de enfermedades animales, para detectar brotes y anticipar la propagación de la enfermedad. Después, los epidemiólogos revisan esos resultados y verifican que las conclusiones tengan sentido desde el punto de vista científico. BlueDot proporciona esos datos a funcionarios de salud pública, aerolíneas y hospitales para ayudarlos a anticiparse y gestionar mejor los riesgos.
El aprendizaje automático ayuda a los líderes a tomar decisiones más fundamentadas ante la COVID-19. En marzo, un grupo de profesionales voluntarios, dirigido por el antiguo científico jefe de datos de la Casa Blanca, DJ Patil, se puso en contacto con AWS para solicitar ayuda en el respaldo de una herramienta de planificación de escenarios que modelaba el posible impacto de la COVID-19, con el fin de responder a preguntas como: «¿Cuántas camas de hospital necesitaremos?» o «¿Durante cuánto tiempo deberíamos emitir una orden de confinamiento en el domicilio?». Necesitaban ampliar su modelo de código abierto para que los gobernadores de todo Estados Unidos pudieran comprender el volumen de exposición, infección y hospitalización, con el fin de fundamentar mejor sus planes de respuesta. En estrecha colaboración con AWS y la Escuela de Salud Pública Bloomberg de la Universidad Johns Hopkins, el grupo trasladó el modelo a la nube, lo que les permitió ejecutar múltiples escenarios en tan solo unas horas y desplegar el modelo en los 50 estados y a nivel internacional, para contribuir a tomar decisiones que inciden directamente en la propagación mundial de la COVID-19.
Las organizaciones también están estudiando formas de limitar la propagación de la COVID-19, sobre todo entre las poblaciones vulnerables. Closedloop, una startup de IA con la que trabajamos, utiliza su experiencia en datos sanitarios para identificar a las personas con mayor riesgo de sufrir complicaciones graves por la COVID-19. Closedloop ha desarrollado y publicado en código abierto un índice de vulnerabilidad a la COVID, un modelo predictivo basado en IA que identifica a las personas con mayor riesgo de sufrir complicaciones graves por la COVID-19. Este «Índice C-19» está siendo utilizado por sistemas sanitarios, organizaciones de gestión asistencial y compañías de seguros para identificar a personas de alto riesgo y, a continuación, llamarlas para explicarles la importancia del lavado de manos y del distanciamiento social, además de ofrecerles la entrega de alimentos, papel higiénico y otros suministros esenciales para que puedan quedarse en casa.
Acelerar la investigación y el tratamiento
Los profesionales sanitarios y los investigadores se enfrentan a un volumen de información sobre la COVID-19 que aumenta de forma exponencial, lo que dificulta extraer conocimientos que puedan orientar el tratamiento. En respuesta, AWS lanzó CORD-19 Search, un nuevo sitio web de búsqueda basado en aprendizaje automático, que puede ayudar a los investigadores a buscar de forma rápida y sencilla artículos de investigación y documentos, y a responder a preguntas como «¿Cuándo es mayor la carga viral salival en la COVID-19?».
Basado en el conjunto de datos abiertos de investigación CORD-19 del Allen Institute for AI, que incluye más de 128 000 artículos de investigación y otros materiales, esta solución de aprendizaje automático puede extraer información médica relevante de texto no estructurado y ofrece sólidas capacidades de consulta en lenguaje natural, lo que contribuye a acelerar el ritmo de los descubrimientos.
Mientras tanto, en el campo de la imagen médica, los investigadores utilizan el aprendizaje automático para ayudar a reconocer patrones en las imágenes, lo que mejora la capacidad de los radiólogos para indicar la probabilidad de una enfermedad y diagnosticarla antes.
UC San Diego Health ha desarrollado un nuevo método para diagnosticar antes la neumonía, una afección asociada a la COVID-19 grave. Esta detección temprana ayuda a los médicos a clasificar rápidamente a los pacientes en el nivel de atención adecuado, incluso antes de que se confirme el diagnóstico de COVID-19. Entrenado con 22 000 anotaciones realizadas por radiólogos humanos, el algoritmo de aprendizaje automático superpone a las radiografías mapas de colores que indican la probabilidad de neumonía. Con créditos donados por la AWS Diagnostic Development Initiative, estos métodos se han desplegado ahora en todas las radiografías de tórax y tomografías computarizadas de UC San Diego Health en un estudio de investigación clínica.
El aprendizaje automático también puede ayudar a acelerar el descubrimiento de fármacos para tratar la COVID-19. BenevolentAI, una empresa británica de IA y cliente de AWS, orientó su plataforma a comprender la respuesta del organismo al coronavirus. Pusieron en marcha una investigación utilizando su plataforma de descubrimiento de fármacos basada en IA para identificar fármacos aprobados que podrían inhibir la progresión del nuevo coronavirus. Utilizaron el aprendizaje automático para ayudar a derivar relaciones contextuales entre genes, enfermedades y fármacos, lo que llevó a proponer un pequeño número de compuestos farmacológicos. En tan solo unos días, BenevolentAI determinó que la baricitinib (un fármaco actualmente aprobado para la artritis reumatoide, propiedad de Eli Lilly) era el candidato más sólido. La baricitinib se encuentra ahora en ensayos clínicos de fase avanzada con el Instituto Nacional de Alergias y Enfermedades Infecciosas (NIAID) de Estados Unidos, para investigar su eficacia y seguridad como posible tratamiento para pacientes con COVID-19. La rapidez con la que el fármaco entró en ensayos clínicos refleja la urgencia de la pandemia mundial y la importancia de la IA para facilitar el descubrimiento de nuevos tratamientos.
Me inspira y me anima la rapidez con la que estas organizaciones están aplicando el aprendizaje automático para hacer frente a la COVID-19. Siempre he creído en el potencial del aprendizaje automático para ayudar a resolver los mayores desafíos de nuestro mundo, y esa promesa se está haciendo realidad ahora que las organizaciones responden a esta crisis. Espero que, en este momento difícil, podamos trabajar juntos a escala mundial para innovar y encontrar nuevas formas en que el aprendizaje automático pueda contribuir a la lucha contra la COVID-19.
