Los sistemas de inteligencia artificial pueden prevenir futuras epidemias

Hace un par de años el virus del zika puso en alarma a Latinoamérica. Esta enfermedad, ocasionada por la picadura de un mosquito, se extendió por 20 países de la zona. El planeta entero empezó a preocuparse, y más cuando la celebración de los Juegos Olímpicos de Río de Janeiro (Brasil) comenzó a peligrar, al aconsejar a ciertos atletas que no asistiesen a esta cita.

Uno de los grandes peligros de las enfermedades infecciosas es que es realmente difícil pronosticar los próximos brotes con precisión. Con la meta de combatir estas epidemias, el investigador Rainier Mallol ha desarrollado AIME, una herramienta para frenar enfermedades como el dengue, el zika y el chikunguña.

Mallol, ingeniero en computación, explica que en la actualidad los centros para el control y prevención de enfermedades trabajan para atenuar y quitar las enfermedades infecciosas. No obstante, solo pueden estudiar los patrones de comportamiento de estas enfermedades una vez ya han aparecido. La plataforma de este innovador dominicano emplea un algoritmo de inteligencia artificial que examina grandes volúmenes de datos relacionados con dichas enfermedades y es capaz de pronosticar dónde y en qué momento se generarán los próximos brotes.

Intranet de documentos médicos

Para acceder a un elevado volumen de información sobre las pandemias, Mallol pone al servicio de centros de salud e instituciones una intranet. Ahí pueden compartir los diferentes documentos médicos. Para el resto de usuarios, ha desarrollado una aplicación móvil que cuenta con fuentes tan diferentes como las redes sociales.

Con el análisis de toda esta información, AIME pronostica los futuros brotes con tres meses de antelación. Con esta anticipación, los gobiernos podrían poner medidas para eludir la expansión de estas enfermedades a tiempo, algo clave para frenar cualquier epidemia en sus primeras fases. Además de esto, AIME proporciona recursos que asisten en las estrategias sanitarias. Por ejemplo, da mapas de predicciones y paneles de control en los que se visualizan los historiales de otros brotes y el perfil de los afectados.

Según Mallol, que ha formado parte de la Universidad de la Singularidad (Estados Unidos) explica que en el caso del dengue cuentan con una precisión del 80%. Para efectuar los cálculos, introdujo en la plataforma datos históricos relacionados con esta enfermedad y efectuó las predicciones. Después, equiparó los resultados con los brotes que brotaron durante tres meses.

Enorme impacto económico

Mallol, que ha sido reconocido como Innovador Menor de 35 de Latinoamérica 2017 por 'MIT Technology Review' en español y que ha participado en grandes acontecimientos como el Solution Summit 2016 de Nueva York, estima que AIME no solo mejoraría de forma notable la salud pública, sino que tendría un enorme impacto económico. “Sin saber ni dónde ni en qué momento se va a generar el próximo brote, se invierten recursos de forma ciega. Hay países, como Brasil, en los que se invierten 1.300 millones de dólares todos los años únicamente en dengue", asegura.

AIME ya se ha incorporado a tres ciudades: Río de Janeiro (Brasil), Kuala Lumpur (Malasia) y Manila (Filipinas). En todos, se trabaja de la mano de los diferentes gobiernos. Ahora, uno de los objetivos principales de Mallol es llevar la herramienta a más países del sudeste asiático, puesto que forman parte de los más perjudicados por estas enfermedades. Sin embargo, su auténtico reto es alcanzar una sociedad más sana: un planeta mejor que el que conocemos en la actualidad.

Fuente: Opinno, editora de MIT Technology Review en español

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