Un sistema de inteligencia artificial fue el primero en alertar del coronavirus de Wuhan

Antes de que se hicieran p¨²blicos los primeros casos del virus de Wuhan, la inteligencia artificial ya lo sab¨ªa. El 31 de diciembre, un algoritmo desarrollado por una start up canadiense especializada en monitorizar la dispersi¨®n de enfermedades infecciosas ya hab¨ªa descubierto el brote y avisado de la noticia a sus clientes, seg¨²n?Wired, medio de referencia en la informaci¨®n tecnol¨®gica.?Ese mismo d¨ªa, China hab¨ªa comunicado la existencia de 27 casos a la Organizaci¨®n Mundial de la Salud (OMS), aunque el organismo no anunci¨® la existencia del brote hasta diez d¨ªas despu¨¦s. El virus, que provoca s¨ªntomas parecidos a la neumon¨ªa, se origin¨® posiblemente por la exposici¨®n de los vendedores a animales vivos en el mercado de mariscos de Huanan.?

Una de las habilidades m¨¢s extendidas de la inteligencia artificial es su capacidad para analizar cantidades ingentes de datos y encontrar patrones. Y eso es precisamente lo que hace el sistema propuesto por BlueDot, la start up que ha desarrollado el algoritmo y que se dedica a hacer informes para distintos organismos oficiales en Estados Unidos de forma sistem¨¢tica desde hace a?os. Su estrategia para hacer una predicci¨®n sobre la dispersi¨®n del virus se basa en recopilar y analizar informaci¨®n de noticias publicadas en webs informativas y peri¨®dicos en m¨¢s de 30 idiomas diferentes.?

A trav¨¦s del procesamiento del lenguaje natural, que permite a la inteligencia artificial entender y producir textos, ¡°el algoritmo lee noticias publicadas en medios locales donde se mencionan casos de gripe, muertes sin una explicaci¨®n aparente y s¨ªntomas que no se ubican en un diagn¨®stico concreto, tanto en humanos como en animales¡±, explica Alfonso Valencia, profesor de la Instituci¨®n Catalana de Investigaci¨®n y Estudios Avanzados (ICREA) y director del departamento de ciencias de la vida en el Barcelona Supercomputing Center. ¡°La miner¨ªa de textos ha evolucionado mucho en los ¨²ltimos a?os y se ha perfeccionado¡±, cuenta Valencia.?

B¨¢sicamente, es un sistema para seguir las noticias en Internet sobre los casos coincidentes que vayan surgiendo. La dificultad reside en que estos algoritmos sean igual de eficientes en diferentes idiomas. ¡°La clave de c¨®mo lo han podido hacer es porque hay dos nuevos sistemas de traducci¨®n que son muy eficientes, basados tambi¨¦n en machine learning, y es posible que los est¨¦n usando¡±. Valencia es prudente al pronunciarse porque la start up no ha dado detalles t¨¦cnicos sobre el proceso. A preguntas de EL PA?S, BlueDot asegura por correo electr¨®nico que no puede contestar a la prensa porque est¨¢ enfocada en prestar servicio a sus clientes.

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Otra fuente de datos clave para anticiparse a la dispersi¨®n de la enfermedad por todo el mundo son los billetes de avi¨®n. Si se puede analizar cu¨¢ntos vuelos diarios hay desde la ciudad de origen del virus al resto de ciudades del mundo, si son directos o no y cu¨¢ntos viajeros los toman, puede saberse en qu¨¦ otras zonas del mundo pueden darse los siguientes casos. Esta informaci¨®n, a la que BlueDot tiene acceso, permite saber cu¨¢ndo y hacia d¨®nde se dirigir¨¢n los residentes infectados. En este caso, el sistema de inteligencia artificial pronostic¨® correctamente que el virus saltar¨ªa de Wuhan a Bangkok, Se¨²l, Taipei y Tokio en los d¨ªas posteriores a su aparici¨®n inicial. ¡°La combinaci¨®n de estas dos fuentes de informaci¨®n es lo que hace posible refinar la previsi¨®n de dispersi¨®n de la enfermedad¡±, explica Valencia.?

Una vez que la inteligencia artificial ha hecho su trabajo y se completa este filtro automatizado de datos, los epidemi¨®logos verifican que las conclusiones tengan sentido desde un punto de vista cient¨ªfico, y env¨ªan un informe a funcionarios de salud p¨²blica en una docena de pa¨ªses, aerol¨ªneas y hospitales de primera l¨ªnea donde pueden terminar los pacientes infectados, seg¨²n explica Kamran Khan, fundador y CEO de BlueDot, seg¨²n recoge Wired.?

Este mismo sistema ya ha demostrado ser eficiente en brotes anteriores. A BlueDot ya le funcion¨® hace unos a?os durante la epidemia del virus del Zika. En esa ocasi¨®n, su modelo utilizaba itinerarios de vuelo, mapas de temperatura, densidades de poblaci¨®n y rangos de mosquitos transmisores del virus como fuente de informaci¨®n. Por ejemplo, su mapa de riesgos mostr¨® que Florida recib¨ªa enormes vol¨²menes de viajeros de Brasil y ten¨ªa el clima y los mosquitos adecuados para la transmisi¨®n de la enfermedad. Sus predicciones, que resultaron acertadas, fueron publicadas por la revista m¨¦dica The Lancet.

La aplicaci¨®n del big data para la detecci¨®n de enfermedades tambi¨¦n ha demostrado sus limitaciones. En 2014 Google cerr¨® Google Flu Trends, que hab¨ªa lanzado 2009 a bombo y platillo para predecir la incidencia de la gripe en cada regi¨®n.?La p¨¢gina pas¨® de calcular con exactitud los casos de gripe en EE UU, gracias a las consultas del buscador, a fallar en todos sus pron¨®sticos. La revista?Nature public¨® entonces un art¨ªculo ironizando sobre la "arrogancia" de este tipo de herramientas, basadas en una acumulaci¨®n masiva de datos.

Este art¨ªculo fue actualizado para incluir como fuente de la informaci¨®n a la revista Wired.