Un algoritmo desarrollado por una ‘startup’ canadiense fue el primero en detectar el coronavirus.
El algoritmo pronosticó que el virus saltaría a Bangkok, Seúl, Taipei y Tokio La OMS anunció la existencia del brote, 10 días después de descubierto
Antes de que se hicieran públicos los primeros casos del virus de Wuhan, la inteligencia artificial ya lo sabía. El 31 de diciembre, un algoritmo desarrollado por una startup canadiense especializada en monitorizar la dispersión de enfermedades infecciosas ya había descubierto el brote y avisado de la noticia a sus clientes, según Wired, medio de referencia en la información tecnológica.
Ese mismo día, China había comunicado la existencia de 27 casos a la Organización Mundial de la Salud (OMS), aunque el organismo no anunció la existencia del brote hasta diez días después. El virus, que provoca síntomas parecidos a la neumonía, se originó posiblemente por la exposición de los vendedores a animales vivos en un mercado de Huanan.
Una de las habilidades más 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 startup que ha desarrollado el algoritmo y que se dedica a hacer informes para distintos organismos oficiales en Estados Unidos.
Su estrategia para hacer una predicción sobre la dispersión del virus se basa en recopilar y analizar información de noticias publicadas en webs informativas y periódicos en más de 30 idiomas diferentes.
A través 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 explicación y síntomas que no se ubican en un diagnóstico concreto, tanto en humanos como en animales”, explica Alfonso Valencia, director del departamento de Ciencias de la Vida en el Barcelona Supercomputing Center.
“La minería de textos ha evolucionado mucho en los últimos años y se ha perfeccionado”, cuenta Valencia. Básicamente, 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 cómo lo han podido hacer es porque hay dos nuevos sistemas de traducción que son eficientes, basados también en machine learning (aprendizaje automático), y es posible que los estén usando”.
Valencia es prudente al pronunciarse porque la startup no ha dado detalles técnicos sobre el proceso. A preguntas de El País, Bluedot asegura por correo que no puede contestar a la prensa porque está enfocada en sus clientes.
Otra fuente de datos clave para anticiparse a la dispersión de la enfermedad por todo el mundo son los tiques de avión. Si se puede analizar cuántos vuelos diarios hay desde la ciudad de origen del virus al resto de ciudades del mundo, si son directos o no y cuántos viajeros los toman, puede saberse en qué otras zonas pueden darse los siguientes casos.
Esta data, a la que Bluedot tiene acceso, permite saber cuándo y hacia dónde se dirigirán los residentes infectados. En este caso, el sistema de inteligencia artificial pronosticó correctamente que el virus saltaría de Wuhan a Bangkok, Seúl, Taipei y Tokio en los días posteriores a su aparición inicial.
“Una vez que la inteligencia artificial ha hecho su trabajo y se completa este filtro automatizado de datos, los epidemiólogos verifican que las conclusiones tengan sentido desde un punto de vista científico, y envían un informe a funcionarios de salud pública en una docena de países, aerolíneas y hospitales de primera línea donde pueden terminar los pacientes infectados, según explica Kamran Khan, fundador y CEO de Bluedot.
Este mismo sistema ya ha demostrado ser eficiente en brotes anteriores. A Bluedot ya le funcionó hace unos años durante la epidemia del zika. En esa ocasión, su modelo utilizaba itinerarios de vuelo, mapas de temperatura, densidades de población y rangos de mosquitos transmisores del virus como fuente de información. Por ejemplo, su mapa de riesgos mostró que Florida recibía enormes volúmenes de viajeros de Brasil y tenía el clima y los mosquitos para la transmisión de la enfermedad. Sus predicciones fueron acertadas.
El algoritmo ayuda a refinar la previsión de dispersión de la
enfermedad.
ALFONSO VALENCIA Barcelona Supercomputing Center