De la predicción a la detección, la tecnología se amolda a la pandemia

El ‘big data’ (como se conoce al análisis masivo de datos) y la IA (inteligencia artificial) (inteligencia artificial) se enseñaron como 2 herramientas poco a poco más al alcance de estudiosos y sanitarios a lo largo de este primer año de la pandemia. Rutas armas que, como todo en estos días de subidas y bajadas, fueron evolucionando y adaptándose a la novedosa situación que ha conformado el inquietante SARS-CoV-2.

A inicios de la pandemia, en el momento en que aún no se encontraba declarada por la Organización Mundial de la Salud (OMS), las primeras notificaciones llegaban desde Asia. Era finales de enero. Entonces la alarma llegó a Occidente y, ahora a fines de febrero, brincó en Italia.

No obstante, Bluedot, una ‘startup’ canadiense, ahora comunicaba a sus clientes del servicio el 31 de diciembre de 2019 de la expansión de un nuevo coronavirrus. El algoritmo que utiliza rastrea reportes de novedades en 65 lenguajes extranjeros, reportes de brotes de anomalías de la salud de animales y plantas, proclamaciones oficiales e inclusive datos de compañías aéreas. De este modo ha podido comunicar con anticipación para eludir zonas de riesgo como la localidad china de Wuhan.

El 9 de enero del actual año, la OMS avisó de manera oficial a la población mundial el brote de ese coronavirus. Pero los Centros para el Control y la Prevención de Patologías de EE UU ahora habían dado el aviso tres días antes.

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La epidemiología es la ciencia que estudia la expansión de una patología y transporta décadas utilizando datos para sus conjeturas. «El ‘big data’ contribuye componentes que están resultando fundamentales para progresar la calidad de los modelos predictivos», enseña Pedro Antonio de Alarcón, entre los causantes de LUCA, la unidad de datos de Telefónica.

Por su parte, la inteligencia artificial prosigue caminando de colosales en la medicina, si bien las capacidades y la ética son 2 peleas aún por librar. «Como todos y cada uno de los modelos de esta clase, las estimaciones vienen acompañadas de un fallo, que se procura reducir desde la optimización de la variedad y calidad de los datos y del volumen de las muestras», añade De Alarcón.

BlueDot pronosticó que el virus brincaría de Wuhan a Bangkok, Seúl, Taipei y Tokyo en los días siguientes a su aparición inicial. Para efectuar ese diagnóstico, un equipo de 40 usados diseñó un programa analítico de supervisión de patologías, que emplea técnicas de procesamiento de lenguaje natural y estudio automático para seguir entre diferente género de aclaraciones.

Por su parte, la IA (inteligencia artificial) hace aparición cada vez con mucho más continuidad en los medios, es una aliada mucho más en los ‘teléfonos inteligentes’ y asimismo en los hogares, y en los últimos tiempos se candidatea como una solución interesante en los negocios y la industria. Según el distribuidor tecnológico IDC, el gasto en inteligencia artificial medrará mucho más de un 33% solo en el campo de los servicios en los próximos tres años.

En este sentido, en el último informe ‘Sociedad Digital en España’, elaborado por Telefónica, predomina que «las apps de la IA (inteligencia artificial) ahora están entre nosotros; engloban desde los complejos algoritmos de recomendación para compra ‘en línea’ de bienes y prestaciones hasta la optimización en el diagnóstico y régimen del cáncer». Por ámbitos, salud y confort es donde mucho más se emplea la inteligencia artificial, una de cada cinco ‘startups’ la utiliza y, además de esto, fué una herramienta importante para contribuir a batir a la covid-19.

Achicar el agobio de las UCI

Estudiosos de la Facultad Queen Mary de Londres, al lado de científicos del IFISC (centro grupo de la Facultad de las Islas Baleares y el Consejo Superior de Indagaciones Científicas), pusieron en marcha un algoritmo (NHS) con la capacidad de reasignar de forma perfecta los pacientes de covid en las UCI para achicar el agobio al que se ven sometidos estos elementos. Según datos del sistema público de salud británico, mediante un enfoque matemático y con el apoyo de la inteligencia artificial, ese algoritmo puede redistribuir hasta 1.000 pacientes de cuidados intensivos, «que de otra forma probablemente no recibirían una supervisión correcta», especifican sus desarolladores.

El Sistema Vasco de Salud asimismo echó mano de la IA (inteligencia artificial) en frente de la covid. La ‘startup’ Sherpa.ai desarrolló una interfaz a fin de que las autoridades sanitarias tengan la posibilidad de deducir el número de camas UCI primordiales durante una semana. eludiendo de este modo la sobresaturación de los centros sanitarios como sí ocurrió en otras zonas. La tecnología usada examina patrones y tendencias de la evolución del virus, aspecto primordial a fin de que los sanitarios logren reaccionar a tiempo. Además de esto, es con la capacidad de adivinar el número de hospitalizados leves, lo que en temas de logística dejaría, por poner un ejemplo, activar un hospital concreto para este género de pacientes y aligerar el resto.

De otro lado, el brazo de Google plus en el ámbito sanitario, DeepMind, ahora está entrenado para advertir cáncer temprano por medio de radiografías, en concreto de pulmón. Un equipo de estudiosos ha alimentado una red neuronal con una cantidad enorme de imágenes de pruebas médicas, con la meta de que aprenda a advertir los patrones vinculados a la existencia de un preciso género de tumor en el momento en que este aún es bastante pequeño para que el ojo humano lo aprecie.

En España, Francisco Herrera, catedrático de Ciencias de la Computación y también Sabiduría Artificial de la Facultad de Granada, trabaja adjuntado con el Hospital Clínico San Cecilio de Granada en utilizar ese modelo al diagnóstico de la covid-19. Su emprendimiento consigue prácticamente a diez centros sanitarios para asistir en la ubicación del virus de manera mucho más rápida y eficiente. Sin embargo, reitera que que «a mucho más radiografías, mejor diagnóstico».

España se queda corta en frente de las inversiones de Francia y Alemania en inteligencia artificial

Seiscientos millones. Es la cifra que el Gobierno va a asignar al impulso de la inteligencia artificial en España. Un plan que se sostiene en seis ejes de acción a fin de que el país «lidere el impulso de esta tecnología que va a editar nuestra economía y sociedad», apunta la novedosa Estrategia Nacional de Sabiduría Artificial (ENIA).

En 2018, la inteligencia artificial aportó 1.760 millones de euros al PIB mundial, y se calcula que su contribución superará los 14 billones de euros para el año 2030. Sin ignorar esas cantidades, el primer propósito del proyecto estatal es «progresar la situación de España en la IA (inteligencia artificial), impulsar la utilización de la lengua de españa en ese campo, hacer empleo, incorporarla en el tejido productivo» y, además, «impulsar una inteligencia artificial que sea inclusiva».

Además de esto, la ENIAestá on line con las necesidades de Bruselas de transformar esta novedosa herramienta tecnológica en una prioridad de las economías de los Estados integrantes, y de esta manera invertir el dinero de los fondos de europa en relanzar esa transformación digital.

De los convocados 600 millones de inversión pública en España , 275 van a ir a impulsar el avance tecnológico y la innovación de la IA (inteligencia artificial), 133 millones a integrar su empleo en todos y cada uno de los ámbitos del tejido económico, otros 100 mucho más para llevar a cabo lo propio en la Administración Pública, 42 millones para impulsar el talento de las habilidades digitales, otros 42 para desarrollar interfaces de datos que den soporte a la inteligencia artificial y, al final, ocho millones para hacer un marco ético normativo que fortalezca los derechos y libertades.

En Moncloa confían en que esta estrategia movilice 3.300 millones de inversión privada, o sea, 5,5 ocasiones mucho más. Se cuenta asimismo con la aportación del fondo Next Tech de naturaleza público-privada, que persigue impulsar el emprendimiento en tecnologías digitales habilitadoras.

Pero los 600 millones españoles se quedan lejísimos de los euros invertidos en los países vecinos. De esta forma, en Francia tienen 1.500 millones para el intérvalo de tiempo 2018-2022, y en Alemania de otros 3.000 millones a usar entre 2019 y 2025.

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