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Inteligencia Artificial para combatir la pandemia del COVID-19

Los tiempos cambian, y en cierto modo lo hacen por la tecnología que nos habilita para transformar nuestra forma de interactuar con el mundo y entre nosotros mismos. En esta crisis sanitaria provocada por el COVID-19 están apareciendo nuevas formas de analizar y procesar la información sobre la pandemia a través del uso de la Inteligencia Artificial (IA). José Fernando García Ródenas, vocal de la Junta de Gobierno del COIT, nos cuenta más detalles sobre aquellas facetas donde la IA está impactando con más éxito como la aceleración de la investigación sobre la enfermedad o el pronóstico de su evolución.

Decía Bob Dylan en su canción “The times they are a changin’” (1964) que “si creéis que estáis a tiempo de salvaros, será mejor que comencéis a nadar u os hundiréis como piedras, porque los tiempos están cambiando”.

Nadie duda a estas alturas de que la Inteligencia Artificial (IA) está en nuestras vidas desde hace tiempo. No en el concepto amplio y tal vez utópico de la sustitución al 100 % de las capacidades del cerebro humano, pero sí en cuanto a ayudarnos en trabajos específicos, normalmente sustituyendo tareas sencillas, tediosas o repetitivas. Con el paso del tiempo el abanico de actividades que incluyen la IA es cada vez más variado, con tareas que además son más complejas y con una mayor variabilidad en tipos y cantidad de datos utilizados.

Hablamos de la toma de decisiones empresariales estratégicas u operacionales, pero también de la investigación en cualquier campo, o de la actuación en temas tan dispares como atender a nuestros clientes en un esquema de 7x24, o de actuar con precisión casi inimaginable en agricultura, minería, extracción petrolífera, fabricación de cualquier tipo de bienes… Y por supuesto también en la sanidad, con una perspectiva clínica amplia y de bienestar social, donde la IA ayuda en diagnósticos, terapias y prevención, así como en la gestión del riesgo de contagio de pacientes infecciosos.

En el caso del COVID-19, la IA está enfocándose en diferentes áreas:

  • Aceleración de la investigación, en áreas como la recuperación de información y estudios de investigación, y en la simulación de procesos y ensayos clínicos que aminoren los tiempos necesarios para llevar a cabo muchos de los estudios en marcha.
  • Análisis, control y pronóstico de cómo evoluciona la pandemia, con el fin de poder comprender qué ha pasado y por qué, evitar contagios y anticipar hechos para actuar mejor cuando sea adecuado y con los medios que se requieran.
  • Creación de nuevas estrategias, métodos y medicamentos que permitan luchar en la identificación, cura o vacunas del coronavirus.

Respecto al concepto de acelerar la investigación, ya somos capaces de ‘leer’ infinidad de documentos con el fin de descubrir relaciones entre las investigaciones de dichos documentos. Un ejemplo lo tenemos en IBM[1], que ha desarrollado un servicio de investigación de IA basado en la nube, que ha ingerido un corpus de miles de documentos del COVID-19 Open Research Dataset (CORD-19) y bases de datos de DrugBank, Clinicaltrials.gov y GenBank.

Este servicio utiliza una IA avanzada que permite a los usuarios realizar consultas específicas y extraer el conocimiento crítico de COVID-19 según el área de investigación. De otro lado, se está utilizando la simulación como forma de hacer experimentos virtuales en física, química o biología, donde la complejísima interacción entre átomos obliga a utilizar supercomputadores con una enorme capacidad de cálculo muy específico para ver, por ejemplo, cómo interactúan las moléculas con el virus, lo cual requiere un nivel de cálculo extraordinario. Un ejemplo de esto es el COVID-19 High Performance Computing Consortium[2], que a día de hoy componen 33 miembros que tienen 27 proyectos activos con unas cifras de uso de hardware verdaderamente mareantes: 105.000 nodos, 3.8 M de cores, 418 petaflops y 41.000 GPUs.

En cuanto a la segunda área, de análisis, control y pronóstico de la pandemia, tenemos casos significativos, que además van a suponer un antes y un después en cuanto al tratamiento de datos personales (sin entrar en detalles de tipo ético o legal, que daría para muchos otros artículos y puntos de vista). Así, podemos mencionar a modo de ejemplo:

  • Alerta temprana de la pandemia, BlueDot[3], un sistema basado en IA que analiza información en redes sociales. Fue capaz de alertar sobre el peligro de lo que estaba ocurriendo en la ciudad china de Wuhan. Una aproximación semejante de uso de la IA la utilizan Metabiota[4] o también HealthMap[5].
  • Apps para control de movimiento de personas, con diferentes estrategias de actuación, como Safe Paths[6], iniciativa desarrollada por el MIT en Estados Unidos, o Corona 100m en el caso de Corea del Sur, que permite controlar por geofencing, tecnología que geolocaliza por GPS un área geográfica de manera virtual y la entrada de una persona en una zona de riesgo. También hay diversas iniciativas en la UE y España, como Corona Madrid[7], para autoevaluación y poder recibir instrucciones y recomendaciones sobre el COVID-19, o la encuesta para el público en general[8] y los sanitarios[9] que ha lanzado Nuria Oliver, Alta Comisionada para la Estrategia Valenciana para la IA, con el fin de entender cómo se está propagando el Covid-19. En todas ellas las telecomunicaciones combinadas con la IA juegan un papel esencial.

Relativo a la identificación de presencia de coronavirus en enfermos, un ejemplo digno de mención es AlphaFold[10], para la predicción de la estructura 3D de proteínas y que puede ser crucial en la creación de vacunas. De otro lado, en la Universidad de Granada[11], junto con el Hospital Universitario San Cecilio, han creado un modelo de IA para saber si un paciente tiene coronavirus mediante el análisis por rayos-X de pacientes, una aproximación parecida a la usada por la startup canadiense DarwinAI[12], que ha desarrollado COVID-net, una red neuronal que puede buscar signos de infección por COVID-19 mediante rayos-X.

Para el futuro, podremos aprovecharnos del curso acelerado de preparación para la acción ante amenazas globales de salud en el que estamos inmersos, y también abordar temas como la recuperación económica tras la pandemia, donde sectores como el transporte, el turismo o la venta minorista han sido terriblemente impactados, o cómo habilitar y mantener lugares de trabajo híbridos -hogar y entornos de empresa-, tras la experiencia casi iniciática y ciertamente global que estamos viviendo. Todos ellos son temas susceptibles de ser analizados utilizando herramientas de IA y otras capacidades técnicas, con el fin de acelerar la recuperación o buscar fórmulas de trabajo más eficientes y de calidad.

La amenaza del COVID-19 está haciendo aflorar lo mejor de la humanidad. Si miramos la enorme cantidad de instituciones, equipos de investigación o mecenas que están poniendo ciencia, alma, corazón y financiación para luchar contra la pandemia en todos los rincones del mundo, nos tenemos que sentir orgullosos y emocionados por lo que somos capaces de hacer entre todos. Y la IA está jugando un papel fundamental en ello.

Me gustaría cerrar este texto con unas frases de Garry Kasparov, extraídas de su artículo “Learning to Love Intelligent Machines”, publicado en The Wall Street Journal en 2017: “Máquinas que reemplazan el trabajo físico, que nos han permitido centrarnos más en lo que nos hace humanos: nuestras mentes. Las máquinas inteligentes continuarán ese proceso, asumiendo los aspectos más serviles o domésticos de la cognición y elevando nuestras vidas mentales hacia la creatividad, la curiosidad, la belleza y la alegría. Estos son los aspectos que nos hacen verdaderamente humanos, no cualquier actividad o habilidad como utilizar un martillo, o incluso jugar al ajedrez”.

José Fernando García Ródenas, vocal de la Junta de Gobierno del COIT

Si te interesa conocer más a fondo diferentes aspectos de la Inteligencia Artificial, consulta el número 214 de nuestra revista BIT.


 

 

[1] https://www.research.ibm.com/covid19/deep-search/

[2] https://covid19-hpc-consortium.org/

[3] https://bluedot.global/

[4] https://metabiota.com/publications#!metabiota-risk-report-no-3-monitoring-and-risk-268

[5] https://healthmap.org/es/

[6] http://safepaths.mit.edu/

[7] https://www.coronamadrid.com/

[8] https://covid19impactsurvey.org/

[9] https://luxparktest.org/redcap/surveys/?s=8C7R93WDRP

[10] https://deepmind.com/blog/article/AlphaFold-Using-AI-for-scientific-discovery

[11] https://www.ideal.es/granada/crean-granada-modelo-20200415115814-nt.html

[12] https://syncedreview.com/2020/04/02/darwinai-open-sources-covid-net-as-medical-imaging-in-covid-19-diagnosis-debate-continues/