El uso de la inteligencia artificial en la predicción de brotes epidemiológicos

La combinación de la inteligencia artificial y enfoques innovadores en la predicción de pandemias está ofreciendo nuevas esperanzas en la lucha contra futuras amenazas para la salud pública. Al anticipar y prepararse para estos eventos, la ciencia puede desempeñar un papel fundamental en la protección de la sociedad frente a los riesgos emergentes.

La inteligencia artificial es una herramienta clave en la predicción de brotes epidemiológicos. Permite analizar grandes conjuntos de datos y detectar patrones que podrían pasar desapercibidos para los métodos tradicionales.

Este enfoque promete no solo mejorar la detección temprana de nuevos patógenos. También permitiría identificar las zonas con mayor riesgo de zoonosis, donde la transmisión de enfermedades de animales a humanos es más probable.

Analizando los datos

Los brotes epidemiológicos, como el reciente brote de COVID-19, pueden tener un impacto devastador en la salud de la población y en la economía de un país. La detección temprana de estos brotes es clave para poder tomar medidas preventivas y controlar su propagación. Es en este punto donde la inteligencia artificial juega un papel fundamental.

Una de las formas en que la inteligencia artificial ayuda en la predicción de brotes epidemiológicos es a través del análisis de grandes cantidades de datos de diferentes fuentes. Por ejemplo, la inteligencia artificial puede analizar datos de redes sociales, datos de movilidad de la población, datos meteorológicos, entre otros, para identificar patrones que puedan indicar la presencia de un brote.

Otro aspecto importante del uso de la inteligencia artificial en la predicción de brotes epidemiológicos es la capacidad de identificar posibles factores de riesgo. La inteligencia artificial puede identificar patrones de comportamiento en la población que están asociados con un mayor riesgo de propagación de enfermedades, lo que permite a las autoridades sanitarias tomar medidas preventivas específicas en esos grupos de población.

La IA y la predicción de brotes epidemiológicos

Un estudio reciente, publicado en la revista Proceedings of the National Academy of Sciences, presenta un enfoque muy interesante. La investigación muestra el gran potencial de la Inteligencia artificial para enfrentar las epidemias y pandemias.

Se diferencia de investigaciones anteriores que analizaban variables medioambientales, filogenéticas y geográficas para predecir la infección de patógenos. Este estudio, en cambio, propone un método aplicable a una amplia gama de sistemas donde se establece la relación entre patógeno y hospedador.

Lo que hace único a este enfoque es su capacidad para ser aplicado a cualquier sistema de interacción patógeno-hospedador, gracias a su capacidad de integrar múltiples variables.

Esto permite que los resultados sean consistentes con los datos de cada sistema analizado. También abre la puerta a la identificación de nuevas especies hospedadoras potenciales y la localización de posibles “puntos calientes” geográficos de interacción entre patógenos y especies.

Herramientas con gran potencial

El machine learning desempeña un papel fundamental en estos procesos. Permite la incorporación de un mayor número de variables y la construcción de modelos no lineales. Esto mejora la precisión de las predicciones, especialmente en situaciones donde el fenómeno que se está observando es complejo.

Al introducir los datos de las incidencias conocidas entre patógenos y hospedadores, el algoritmo utilizado aprende por sí mismo a organizar y clasificar esta información de manera detallada. Este proceso se repite múltiples veces, lo que permite detectar patrones de manera más efectiva y robusta estadísticamente.

Mediante algoritmos de aprendizaje automático, la inteligencia artificial puede analizar datos históricos de brotes anteriores y datos en tiempo real para predecir cómo se propagará un brote en el futuro. Esta información es útil para los responsables de la salud pública a la hora de planificar estrategias de prevención y control.

Anticiparse al futuro

La herramienta desarrollada no solo se limita a predecir la aparición de pandemias en un área específica, sino que tiene el potencial de ser extrapolada a sistemas de virus y hospedadores en todo el mundo. Esto ofrece la oportunidad de anticipar y prepararse para futuras pandemias en diferentes regiones.

Basándose en los datos recopilados, los investigadores identificaron numerosos “puntos calientes” alrededor del mundo donde las interacciones entre patógenos y hospedadores son más probables.

En particular, la región de Eurasia apareció como especialmente susceptible a la aparición de botes epidemiológicos. Se hace especial seguimiento a los casos de la malaria aviar causada por Plasmodium relictum y del virus del Nilo Occidental.

El proyecto EPI-DESIGUAL

El proyecto EPI-DESIGUAL, dirigido por la profesora Joana Maria Pujadas Mora de la UOC, busca innovar en la predicción de epidemias mediante el análisis de datos históricos utilizando inteligencia artificial.

Reconociendo que las crisis sanitarias son recurrentes, pero su forma es incierta, el equipo se centra en el análisis de epidemias pasadas, como el cólera, la peste y la gripe de 1918. El objetivo es obtener información valiosa sobre cómo podrían desarrollarse los futuros brotes epidemiológicos.

Además de predecir futuras epidemias, el proyecto EPI-DESIGUAL también busca evaluar las consecuencias a largo plazo de estas crisis, especialmente en términos de desigualdad socioeconómica.

Con una duración de tres años, el proyecto EPI-DESIGUAL se propone divulgar sus resultados en revistas científicas de alto nivel. Esto no solo contribuirá al avance del conocimiento en el campo de la epidemiología histórica, sino que también podría informar políticas y estrategias de salud pública para hacer frente a las crisis sanitarias del futuro de manera más efectiva.

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