Analizando datos de contagios, comparando patrones con inteligencia artificial

ANALIZANDO DATOS DE CONTAGIO

El mundo se ha transformado en un laboratorio en tiempo real donde la inteligencia artificial es utilizada para identificar patrones de COVID-19. Las radiografías y tomografías de pacientes, sintomáticos y asintomáticos, son comparadas con resultados de pacientes positivos, cuyos estudios clínicos reposan en una base de datos abierta a la comunidad científica, todo esto es posible llevarlo a cabo en plazos tan breves como lo son tres minutos.

Gracias al acceso expedito a los datos de genomas de coronavirus secuenciados fue posible el desarrollo de un test diagnóstico en Berlín, Alemania, modelo que se fundamenta en la reacción en cadena de la polimerasa (PCR) utilizando IA para agilizar y hacer más certeros los procesos comparativos. Suena sencillo, pero esta aplicación de inteligencia artificial es compleja, lo más importante es su confiabilidad de diagnóstico. Utilizándola para detectar el virus en etapas iniciales, contribuye al tratamiento “a tiempo” de pacientes, prediciendo su evolución clínica.

Desde que inició el proceso de contagios masivos en China la multinacional Huawei proporcionó a diferentes países (entre ellos Panamá) y sin costo, soluciones de IA que identifican patrones de la enfermedad en las radiografías y las tomografías de los pacientes, no solo es software y hardware, también han puesto a disposición de los ministerios de salud, personal especializado en el uso y manejo de los recursos, científicos de datos y expertos en inteligencia artificial que entrenan al personal sanitario.  No cabe duda que la inteligencia artificial se posiciona como un ayudante en el ámbito hospitalario.

Una IA lo detectó desde antes de divulgarse masivamente

A finales de diciembre 2019 en Toronto, Canadá una inteligencia artificial propiedad de la startup BlueDot  fue de las primeras en el mundo en identificar el riesgo emergente de COVID-19 en la provincia de Hubei y notificar a sus clientes a través de su plataforma Insigths, validando así, las capacidades de sistema global de alerta temprana para enfermedades infecciosas que poseen.

Cabe destacar que el startup también publicó el primer artículo científico sobre COVID-19, prediciendo, con precisión, su propagación global utilizando sus modelos predictivos de IA.

BlueDot difundió información a medida que el brote avanzaba, casi en tiempo real, a clientes, entre ellos gobiernos, hospitales y aerolíneas, revelando los movimientos de COVID-19. Utilizando una inteligencia artificial que se basa en más de 40 conjuntos de datos específicos de patógenos que reflejan la movilidad de la enfermedad y el potencial de brote es capaz de trazar los virus a los que les da seguimiento.

Su trabajo no cesa, la empresa ofrece informes periódicos para responder las preguntas más apremiantes, incluidos qué países informaron casos locales, qué tan severamente se encuentran afectadas las ciudades de diversos países y qué ciudades se arriesgan a transmitir COVID-19 a pesar de no tener casos oficiales, lo que permite tomar medidas de contención o mitigación a gobiernos locales.

El software inteligente de riesgo de brote protege vidas porque es capaz de prevenir a los humanos para que sean capaces (tomando decisiones precisas) de mitigar la exposición a enfermedades infecciosas que amenazan la salud humana y no solo lo hace con COVID-19.

Deep learning en acción

Con la gran cantidad de datos colectados, y a disposición de diferentes países del mundo, si no fuese por el costo en vidas humanas y toda la implicación socio económica, se consideraría un laboratorio único de proporciones admirable para las diversas corrientes de la IA.

Por ejemplo, al utilizar un algoritmo “deep learning” científicos, en conjunto con expertos en inteligencia artificial, han logrado predecir el nivel de afinidad molecular entre fármacos existentes y proteínas específicas del virus. Tanto es el desarrollo que uno de estos algoritmos sugirió un medicamento llamado Atazanavir que es usado en el tratamiento del VIH, detectando en tiempo récord y con datos precisos, que el fármaco es potencialmente capaz de bloquear la capacidad de replicación del ARN del virus que produce la enfermedad que nos tiene confinados en casa.

Existen registros documentados que indican que un estudio genómico comparativo mostró máxima similitud entre las cepas humanas del SARS-CoV-2 (el actual coronavirus) con el virus del SARS de la pandemia de 2002-2004 y el coronavirus que afecta a los murciélagos, dando mayor visibilidad a los investigadores. No deja de ser sorprendente la precisión y rapidez con la que los algoritmos de la inteligencia artificial se incorpora en el campo médico.

Redes neuronales trabajando

Alphaphold es una red neuronal que puede describir con precisión la forma de una proteína y se utiliza para hacer predicciones precisas de las distancias entre pares de residuos que transmiten más información sobre la estructura que las predicciones de contacto. El potencial resultante fue optimizado mediante un algoritmo de descenso de gradiente simple que genera estructuras, sin necesidad de realizar complejos procedimientos de muestreo.

La red neuronal representa un avance considerable en la predicción de la estructura de la proteína, lo que permite obtener información sobre la función y el mal funcionamiento de las proteínas, especialmente en los casos en que no se han determinado experimentalmente estructuras para proteínas homólogas. 

Toda esta jerga científica aunada al potencial de la inteligencia artificial nos indica que la tecnología y el análisis de datos están contribuyendo en el frente de batalla de esta pandemia.

Preparando sistemas personales de diagnóstico

Conscientes de que sin una vacuna tendremos que seguir viviendo con temor al contagio, varias empresas de inteligencia artificial trabajan en la creación de sistemas personalizados de diagnóstico y potencial de contagio que podamos llevar con nosotros en el móvil.

A través de la instalación de una aplicación móvil para la asistencia en la prevención del COVID-19, y en conjunto con la disponibilidad de pruebas rápidas de bajo costo, aplicación e interpretación sencilla es posible, una vez se acumulan ingentes cantidades de datos, mejorar los análisis y alimentar a la IA para que supere test de fiabilidad en 70% o más.

Promoviendo el uso masivo de estas pruebas y diagnostico inteligente la idea de diagnósticos con aval global no es tan lejana, este planteamiento responde a la necesidad de aplicar la IA de forma ética en busca del beneficio social y no paralizar las economías más de lo que soportarán.

La comunidad científica sigue compartiendo datos y conocimiento. La inteligencia artificial y el análisis de Big Data siguen proveyendo información para que se puedan tomar las mejores decisiones posibles.