Inteligencia artificial: la gran aliada contra la covid-19

Las tecnologías emergentes están acelerando las formas y herramientas con las que la humanidad hace frente a la pandemia. La detección y el diagnóstico, el control de espacios, el rastreo en la población o las pruebas para obtener una cura se apoyan hoy día en inteligencia artificial (IA), ‘machine learning’ y ‘big data’.
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<p>El 'Reto Aulas Covid Free' se ha puesto en marcha en un colegio de Paterna (Valencia).</p>

El 'Reto Aulas Covid Free' se ha puesto en marcha en un colegio de Paterna (Valencia).

No es exagerado afirmar que, hasta hace apenas dos décadas, el concepto inteligencia artificial se asociaba a un mundo de película futurista, plagado de robots y de coches voladores. Ya vivimos en ese futuro, donde la IA –la inteligencia llevada a cabo por máquinas capaces de percibir su entorno y de desarrollar una serie de funciones en base a su propio aprendizaje- está muy presente en todas las facetas de nuestras vidas.

También en la que ahora mismo está causando más quebraderos de cabeza a la humanidad: la batalla contra la covid-19. La inteligencia artificial, junto con otras tecnologías emergentes como el big data y el machine learning, se ha convertido desde marzo –incluso ya antes- en una de las grandes aliadas de la batalla del ser humano contra un virus que ha paralizado al mundo.

Desde la detección y el diagnóstico de la enfermedad, pasando por el rastreo y el control de su expansión, hasta la búsqueda de una cura, la IA está acelerando las formas y herramientas con las que hacer frente a la pandemia. También en un nivel más cotidiano: esta tecnología emergente es capaz de controlar aforos, temperaturas y alertarnos del posible contacto con el virus de forma autónoma.

Ciencia e IA, unidas en la detección y el diagnóstico del virus

Cuando decimos que la IA ha estado presente en todas las etapas de la actual pandemia, nos referimos incluso a momentos antes de la irrupción de la misma. Es el caso de BlueDot, una startup estadounidense basada en inteligencia artificial que ya en diciembre de 2019 alertó de una posible pandemia global, algo que, desafortunadamente, se hizo realidad.

Pero, dejando atrás el pasado, la IA se está utilizando actualmente para la detección y el diagnóstico de la covid-19. Es el caso de Mediktor, una startup fundada por el médico especialista en cuidados intensivos Óscar García-Esquirol y el ingeniero industrial Cristian Pascual.

Esta app gratuita evalúa síntomas del coronavirus mediante IA, al valorar el riesgo de estar infectado y el grado de urgencia que necesitaría el usuario en función de la información con la que constantemente se alimenta.

Un triaje que sirve de paso previo a la atención médica y que orienta a la hora de establecer prediagnósticos y de saber a qué especialista dirigirse.

La startup ya ha establecido acuerdos con centros sanitarios como el Hospital Clínic de Barcelona y el Yale New Haven Health System de EE. UU., además de grandes aseguradoras como DKV, Mapfre y AXA.

<p>Mediktor evalúa síntomas del coronavirus mediante IA.</p>

Mediktor evalúa síntomas del coronavirus mediante IA.

Precisamente uno de esos hospitales, el Clínic de Barcelona, trabaja en un vanguardista proyecto basado en IA; en este caso, en la fase de diagnóstico.

Junto al Barcelona Supercomputing Center (BSC) –centro de referencia en la supercomputación- está desarrollando una tecnología capaz de obtener un diagnóstico fiable de la evolución de la enfermedad en cada paciente y, por tanto, un mejor tratamiento.

Para ello, de forma muy resumida, se utilizan los informes clínicos de los pacientes de la primera oleada para entrenar a un sistema de IA en la elaboración de diagnósticos.

Primero, se recurre a la llamada minería de textos: pasar los informes médicos de más de 3.000 pacientes a un lenguaje que la máquina sea capaz de entender. Una vez ‘traducidos’ a su lenguaje, entra en juego el llamado aprendizaje automático –machine learning y, mediante algoritmos de predicción, se entrena a la máquina con un 80% de los casos de covid-19.

La precisión de esos diagnósticos se logra comparándolos con el 20% restante de diagnósticos, comprobando así si la IA ha acertado en sus predicciones de de curación, gravedad o muerte por el virus.

De esta forma, los profesionales de la salud pueden saber si el paciente va a requerir asistencia respiratoria, si va a necesitar ingresar en UCI o si va a fallecer.

Un diagnóstico automático que ya están ofreciendo herramientas como Reg Covid-19, de la vasca Ubikare, que a través del big data y la inteligencia artificial estratifica y clasifica a los pacientes y predice mediante algoritmos la recuperación o mortandad de los afectados.

Como indican en su página web, ya está disponible en más de 35 hospitales de toda España y permite a los profesionales de la salud validar de manera sencilla y rápida los nuevos tratamientos o protocolos de actuación.

Más concreto es el foco de la startup española Sycai, cuyo prototipo para el tratamiento del coronavirus aplica la IA a radiografías torácicas no solo para detectar el virus de la covid-19, sino también para predecir cómo evolucionará en el paciente. Y todo eso, además, en unos 20 segundos.

La clave, de nuevo, está en entrenar a la máquina con imágenes de casos anteriores, obtenidas gracias a la colaboración de varios hospitales. Esta compañía, además, está utilizando la IA en la prevención del cáncer de páncreas (cuarta causa de muerte en Europa), utilizando en este caso radiografías de abdomen.

Todo ello mientras la IA y la supercomputación siguen a pleno rendimiento para encontrar una cura. Es el caso de Summit (del Laboratorio Nacional de Oak Ridge en Tennessee), el segundo superordenador más potente del mundo que, además de analizar 2.500 millones de combinaciones genéticas para encontrar el origen del virus, trabaja sin descanso en la identificación de compuestos de medicamentos que sirvan para encontrar la cura para la covid-19.

Inteligencia para protegernos en nuestro día a día

Aparte del ámbito clínico, las posibilidades de la IA también se están materializando en herramientas para controlar la pandemia en nuestro día a día.

Existen, por ejemplo, diferentes proyectos para controlar los aforos de forma automatizada. Como el de la startup valenciana Nothingbutnet, que ha orientado parte de su negocio –el tracking o rastreo en los jugadores de baloncesto para medir velocidades- al control de los espacios cerrados con su proyecto Soocial Distance.

Una tecnología seleccionada entre más de 85 startups diferentes por la Fundación Prosegur para su Reto Aulas Covid Free y cuyo piloto se ha puesto en marcha en un colegio de Paterna (Valencia).

Allí se han instalado una serie de localizadores que, junto a tarjetas y wearables –tecnología en la ropa y el cuerpo- controlan los movimientos de los pequeños. En caso de que la distancia entre usuarios de dos grupos sea menor de 1,5 metros, los dispositivos emiten vibraciones de aviso. Asimismo, si se produce un contagio, permite trazar de forma anónima las personas que han estado en contacto estrecho con el positivo.

<p>El Metro de Valencia dispone de un sistema capaz de controlar el aforo y las distancias entre usuarios.</p>

El Metro de Valencia dispone de un sistema capaz de controlar el aforo y las distancias entre usuarios.

La IA también se está aplicando en los transportes públicos. Es el caso de la empresa madrileña Dioxinet, adjudicataria de un contrato con la Consejería de Transportes de la Comunidad Valenciana para instalar en el Metro de Valencia un sistema capaz de controlar el aforo y las distancias entre usuarios, tanto en los andenes como en cada convoy, en tiempo real y con una precisión del 99,8%.

El objetivo, además, es establecer una comunicación fluida con los viajeros, que podrán recibir en sus móviles –a través de la app de Metrovalencia- alertas e información sobre la situación en trenes y estaciones.

Sin olvidar el comercio, la hostelería y el turismo, sectores duramente azotados por la crisis. Con el foco en ellos, aunque también aplicable a colegios o residencias, la tecnológica cordobesa Aicor ha desarrollado unos tótems capaces de controlar el espacio a su alrededor.

Permiten conocer en tiempo real el aforo, la temperatura de los individuos, si llevan mascarilla o el estado de los dosificadores de gel hidroalcohólico en un espacio previamente sensorizado con dispositivos acompañados de IA.

Un proyecto de digitalización y automatización del espacio físico mediante big data y analítica en el que llevan trabajando más de dos años y que ahora tiene más sentido que nunca.

Además, esta tecnología puede servir para detectar patrones de malestar y enfermedades, como movimientos bruscos, vómitos, signos de ahogamiento o dificultades respiratorias, generándose una respuesta automática de ayuda.

Apps de rastreo: más expectativas que resultados

Con la intención de controlar la expansión de la covid-19 a gran escala, el Gobierno ha impulsado en los últimos meses la app Radar Covid, diseñada y dirigida por la Secretaría de Estado de Digitalización e Inteligencia Artificial.

Una aplicación que alerta al usuario del posible contacto en los últimos 14 días con una persona que haya resultado infectada, utilizando además de la IA la tecnología Bluetooth de los dispositivos móviles.

Su funcionamiento es sencillo: los móviles con la app instalada de dos personas que estén en contacto más de 15 minutos y a menos de 2 metros comparten entre sí códigos alfanuméricos aleatorios (nunca datos personales).

Si, en los 14 días posteriores, una de esas personas da positivo en una PCR, da la alerta a través de la app y esta, de forma automática, envía una notificación a todos aquellos dispositivos con los que estuvo en contacto.

Una herramienta complementaria a los rastreadores manuales que, como en el caso de estos, no parece estar cumpliendo las expectativas. Según los datos de Smartme Analytics recogidos por el diario ABC, las descargas de Radar Covid cubren hasta ahora al 13,6% de la población española (unas 3,7 millones de descargas), cuando para su utilidad, según el Gobierno, deberían contar con al menos un 25% de la población (un 60% según la Universidad de Oxford). Si bien en las últimas semanas han aumentado considerablemente las descargas.

Unas cifras, no obstante, algo mejores a las de nuestros vecinos europeos: en Francia, apenas 3 de los 67 millones de franceses se han descargado la app de rastreo; en Portugal hay errores de compatibilidad en 800.000 dispositivos; y en Italia, pionera europea en este tipo de aplicaciones, los usuarios rondan el 6%, según ElDiario.es.

La Comisión Europea, por su parte, está impulsando un proyecto de prueba de una infraestructura de comunicaciones que haga posible la interoperabilidad de las diferentes apps de rastreo de los Estados miembros.

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