Todo indica que la pandemia de COVID-19 persistirá durante un lapso bastante largo, ya sea porque repunte la transmisión de la enfermedad o bien, porque ocurran nuevos brotes. Ante la necesidad de combatir la afección desde múltiples ángulos, las TIC pueden ofrecer herramientas poderosas. Entre ese conjunto de recursos a utilizar contra la COVID-19 está el machine learning.

También conocido como aprendizaje automático o aprendizaje de las máquinas, el machine learning ya es habitual en la vida cotidiana. Un ejemplo de ello lo constituyen las sugerencias personalizadas de las tiendas en línea. Sin embargo, aún no existe un consenso universal sobre los alcances del término. Una buena definición la aporta la consultoría Emerj. La caracteriza como «la ciencia de lograr que las computadoras aprendan y actúen como lo hacen los humanos y mejoren su aprendizaje en el tiempo de manera autónoma, conforme reciben datos e información en la forma de observaciones e interacciones con el mundo real».

En otras palabras, es un proceso basado en conjuntos de algoritmos y modelos estadísticos. Su propósito es analizar los datos que recibe para inferir patrones que le permitan realizar tareas o tomar decisiones sin recibir instrucciones específicas para hacerlo.

COVID-19 y machine learning

En el control de la COVID-19 se puede aprovechar el machine learning, pues esta rama de la inteligencia artificial funciona mejor conforme aumenta el volumen de datos que analiza. El big data que genera el manejo de la pandemia —ya sea en la búsqueda de fármacos, el rastreo de contactos, el mapeo de su dispersión y el análisis de síntomas— es ideal para que lo exploren algoritmos de machine learning y extraigan información valiosa de él. De hecho, fue un programa de aprendizaje automático el que alertó a los especialistas de la existencia del coronavirus al detectar el primer caso de COVID-19 en China.

Desarrollado por la firma canadiense BlueDot, se trata de un programa destinado a localizar y rastrear el surgimiento de enfermedades infecciosas. Para ello, analiza cada día más de 100,000 informes epidemiológicos a la caza de brotes anómalos en cualquier parte del mundo. Fue así que señaló la aparición de la enfermedad en diciembre de 2019.

Posibilidades por explorar

En la lucha contra la COVID-19, el machine learning puede ser eficiente en puntos concretos.

●Identificar a los grupos de personas con mayor riesgo. A partir de información estadística como la edad, los padecimientos preexistentes, interacciones sociales, y estatus socioeconómico, los algoritmos de machine learning pueden determinar con certeza quiénes son más propensos a contraer la enfermedad, ayudar a detectar qué combinación de variables favorecen el desarrollo de complicaciones y aun cuáles pueden ser los posibles resultados del tratamiento.

●Afinar el tratamiento. Los algoritmos de machine learning pueden identificar cuáles pacientes podrían tener complicaciones que los mantengan más tiempo en el nosocomio y sugerir acciones para prevenirlo.

●Diagnosticar pacientes. Para ello, puede bastar con un cuestionario en línea realizado por un chatbot en el cual el usuario responde a preguntas concretas para determinar si se trata de un enfermo potencial. Un ejemplo de ello se encuentra en el portal COVID-19 desarrollado y operado por el gobierno de la Ciudad de México.

●Acelerar el desarrollo de nuevos fármacos e identificar cuáles de los existentes pueden tener utilidad para el tratamiento de la COVID-19. Esta aplicación de la inteligencia artificial ya ha dado resultados en el desarrollo de por lo menos un nuevo antibiótico. En el caso de los virus se utilizó en la búsqueda de medicinas para tratar el ébola.

Prever futuras pandemias

●Realizar proyecciones de la diseminación de la enfermedad. Vivimos en un mundo digital. A cada minuto se producen ingentes cantidades de datos que pueden ser útiles para determinar la expansión de la pandemia. Por ejemplo, en las redes sociales. En ellas, mucha gente puede dejar en sus publicaciones señales de que contrajo COVID-19 y un programa de machine learning puede ser capaz de detectarlo como un nuevo caso. Al sumarlo a otros posibles contagios encontrados en la red y las interacciones de los usuarios, se puede estimar la propagación de la enfermedad en tiempo real y elaborar proyecciones de cómo progresará el contagio en las semanas siguientes.

●Predecir otras potenciales pandemias. Inevitablemente, tras la COVID-19, tarde o temprano habrá otras enfermedades epidémicas con el potencial de convertirse en pandemias. Programas de machine learning pueden analizar virus que existen en animales y a partir de sus características genéticas identificar cuáles podrían mutar para transmitirse a los humanos.