La Inteligencia Artificial, también al rescate frente a la covid-19

Decidir cuáles son las restricciones que más reducen la propagación de la COVID-19 en relación a su coste en cada país o región es una tarea compleja. Lo es porque los datos cambian constantemente, porque los costes varían de un sitio a otro y porque son millones las posibles combinaciones de medidas que a menudo se toman además combinadas. El cálculo sobre el papel es casi imposible pero no con sistemas de Inteligencia Artificial (IA).

Un grupo valenciano de investigadores liderado por Nuria Oliver acaba de demostrar que mediante el sistema de Inteligencia Artificial que han diseñado es posible saber qué medidas son las mejores a diario en 230 países y regiones del mundo teniendo en cuenta el coste tanto económico como social de su implementación en cada lugar. Se han impuesto en un concurso internacional con más de 100 participantes y han barajado casi 8 millones de diferentes combinaciones.

“Respuesta a la pandemia” se titula el reto con el que se han convertido en el primer equipo español que gana el prestigioso concurso Xprize y el objetivo era la creación de modelos capaces de predecir la evolución de los casos de COVID-19 teniendo en cuenta las intervenciones que se ponen en marcha para determinar cuáles son las mejores o más eficaces teniendo en cuenta su coste en cada lugar y cada día.

El desafío se lanzó en noviembre de 2020. En la primera fase, hasta enero de 2021, los participantes analizaron los datos locales de COVID-19, las estrategias de intervención existentes y las políticas más comunes para desarrollar y probar modelos predictivos capaces de anticipar los picos de infección global. En una segunda fase, que terminó en febrero de 2021, los equipos desarrollaron un modelo “prescriptor”, que pudiera sugerir planes de intervención reales para la reapertura de las economías mientras se minimizaba el número de casos de COVID.

Para Nuria Oliver, que forma parte de la Real Academia de Ingeniería, “las combinaciones de medidas posibles son más de 7,7 millones y el sistema tenía que ser capaz de determinar a diario cuál sería la combinación óptima teniendo en cuenta los costes para reducir el número de casos de COVID-19”.

El objetivo es ver qué medidas y combinaciones de iniciativas pertenecientes a 12 posibles áreas de actuación es la más eficaz y en qué grado aplicarlas para maximizar su efecto y esto es algo “prácticamente imposible de llevar a cabo de forma manual”.

Aunque “no hay soluciones universales” porque los costes y la evolución de la pandemia son distintas en cada país y cada región las medidas que globalmente mejor funcionan son, según señala Oliver, “el teletrabajo, las políticas de testeo, las restricciones en el ámbito educativo, la limitación de los encuentros sociales y el control de los viajes internacionales”.

Además de estos parámetros, los sistemas que diseñaron tuvieron en cuenta las restricciones de eventos de masas, la limitación del transporte público, la puesta en marcha del toque de queda y otras medidas de confinamiento, los cierres perimetrales, las campañas de información pública, las medidas de rastreo y el uso de mascarillas.

Ante el aluvión de medidas políticas y sociales desatadas por la pandemia se trataba de combinar la tecnología de Inteligencia Artificial más avanzada, junto con algunas de las mentes más brillantes en el campo de la ciencia de datos, la programación informática y el aprendizaje automático, entre otros, para poner en marcha nuevas estrategias.

Unas estrategias que según explica a COPE Manuel Avalos director general de la empresa de servicios tecnológicos Cognizant “ayudarán a los responsables políticos y autoridades sanitarias a reactivar las economías de forma segura y a aprender cómo aprovechar estas tecnologías para hacer frente a futuras crisis de salud pública”.

Y todo porque, lejos de quedarse en un mero ejercicio teórico, los modelos ganadores se pondrán a disposición de los responsables políticos, autoridades sanitarias y líderes empresariales de todo el mundo para que puedan utilizarlos y tomar decisiones basadas en la evidencia científica.