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La IA detectó la existencia del virus que se propagaba por Wuhan. (Imagen: Pixabay)

PREDICTIBILIDAD

Inteligencia artificial: analizar las epidemias del pasado para prever las del futuro

Antes de que se hicieran públicos los primeros casos de COVID-19, un algoritmo basado en la IA desarrollado por una compañía de Canadá detectó la existencia de un nuevo virus que se propagaba por Wuhan.

Hechosdehoy / UOC / A. K.

Antes de que se hicieran públicos los primeros casos de COVID-19, un algoritmo basado en la inteligencia artificial (IA) desarrollado por una compañía de Canadá ya había detectado la existencia de un nuevo virus que estaba propagándose por la ciudad china de Wuhan. Esta muestra del potencial de las nuevas tecnologías aplicadas a la predicción de epidemias del futuro ha llevado a un grupo de investigadores de la Universitat Oberta de Catalunya (UOC) y de la Universidad de las Illes Balears (UIB) a usar la inteligencia artificial para investigar nuevos modelos de predictibilidad y evaluar la perdurabilidad en el tiempo de las consecuencias de las crisis sanitarias.

“La crisis sanitaria provocada por la COVID-19 ha puesto de manifiesto la vigencia de las epidemias. Sabemos que habrá más en el futuro, pero no sabemos cómo serán. En cambio, sí tenemos mucha información útil sobre las del pasado”, explica Joana Maria Pujadas Mora, profesora de los Estudios de Artes y Humanidades de la UOC y una de las investigadoras principales del proyecto de investigación que abordará esta cuestión, denominado EPI-DESIGUAL.

El equipo que dirige Pujadas propone utilizar la inteligencia artificial, a través del aprendizaje automático (machine learning) y el procesamiento de lenguaje natural (natural language processing), para el análisis masivo de datos históricos. “Las ciencias sociales —y, entre ellas, la demografía histórica— son indispensables para avanzar en la predicción y la lucha contra las epidemias, así como para valorar sus consecuencias”, asegura la investigadora.

En el marco de EPI-DESIGUAL, financiado por el Ministerio de Ciencia e Innovación y que cuenta con la colaboración del Centro de Estudios Demográficos, se analizarán informaciones textuales de diarios oficiales y prensa diaria publicadas entre los años 1820 y 1960 y relativas al cólera, la gripe de 1918 y la peste en Cataluña y las Islas Baleares. “El pasado es el mejor banco de pruebas para prevenir y preparar la llegada de crisis sanitarias del futuro, que desgraciadamente seguirán apareciendo, favorecidas por la globalización, el incremento de la interacción entre humanos y animales, el aumento de la urbanización y el cambio climático”, recalca la investigadora de la UOC.

Actualmente, los catorce investigadores que participan en el proyecto recopilan toda la información de archivo disponible para poder analizarla posteriormente. El proyecto tendrá una duración de tres años y, una vez finalizado, los resultados se divulgarán en revistas científicas de primer nivel, entre otras publicaciones y acciones de difusión.

Mejorar la predictibilidad y determinar la perdurabilidad

El objetivo de este proyecto de investigación es doble. Por un lado, busca innovar en los modelos de predictibilidad y desarrollo de las epidemias. Por el otro, pretende evaluar la persistencia de los efectos de las epidemias a corto, medio y largo plazo en términos de desigualdad socioeconómica, teniendo en cuenta las desigualdades relacionadas con la salud y los comportamientos demográficos desde una perspectiva de género. “Queremos determinar, por ejemplo, cómo afectan las pandemias a la natalidad“, especifica Pujadas.

El objetivo final es contribuir a la mejora de la toma de decisiones por parte de la Administración pública para poder aplicar medidas pertinentes y eficaces en la lucha contra las epidemias. Al mismo tiempo, se persigue que las políticas públicas relacionadas con la salud ayuden a disminuir las desigualdades económicas. De rebote, los resultados del proyecto contribuirán al nuevo paradigma de análisis de datos, que busca comprender la realidad a partir de grandes cantidades de datos que pueden ser o no estructurados. Muchos autores pronostican que las investigaciones científicas como EPI-DESIGUAL, basada en la ciencia de datos y cuyos resultados serán altamente innovadores, reemplazarán el razonamiento inductivo que impera en la ciencia actual.

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