Foro Inteligencia Artificial y Salud
Identificación temprana y respuesta a futuras pandemias
- Uso. La integración de la IA en el tejido de la vigilancia pandémica promete mejorar nuestra capacidad para detectar brotes tempranos, prever sus trayectorias y optimizar la asignación de recursos.
La naturaleza adaptable de los modelos de IA permite ajustes en tiempo real basados en datos en evolución, mejorando la precisión y confiabilidad de las predicciones.
Desde la creación en 2005 de las Regulaciones de Salud Internacional (RSI), la Organización Mundial de la Salud (OMS) ha emitido siete declaratorias de emergencia de salud pública de importancia internacional (ESPII.
Las ESPII son establecidas por un comité de expertos de la salud pública quienes analizan los datos existentes de un evento de salud que pueda tener consecuencias internacionales, y le recomienda o no al director general de la OMS hacer o no una declaración de ESPII, y con ello recomendando a los estados miembros tomar medidas de respuesta, control y contención.
Cada vez que esto ha ocurrido ha sido necesaria la inteligencia epidemiológica, la cual se auxilia de muchos recursos, entre ellos los clásicos indicadores de salud de la población, no obstante, ante las emergencias más recientes causadas por la COVID-19 y el MPOX han obligado a los expertos auxiliarse de la inteligencia comunitaria. Esta última se expresa con la metadata obtenida del uso de redes sociales, y entornos que obtienen información de movilidad y tendencia de datos.
Siete declaratorias de emergencia de salud pública de importancia internacional (ESPII), según la OMS.
Por ello las pandemias demandan un cambio de paradigma en nuestro enfoque de la vigilancia e inteligencia. La integración de la inteligencia artificial (IA) en el tejido de la vigilancia pandémica promete mejorar nuestra capacidad para detectar brotes tempranos, prever sus trayectorias y optimizar la asignación de recursos para una respuesta efectiva. Una de las contribuciones principales de la IA a la vigilancia pandémica radica en su capacidad para facilitar la detección temprana.
Seguimiento a enfermedades
Los métodos tradicionales de vigilancia a menudo sufren retrasos en la recopilación y análisis de datos, obstaculizando los esfuerzos de respuesta oportunos. Los sistemas de vigilancia impulsados por IA, en cambio, aprovechan el poder de los algoritmos de aprendizaje automático para tamizar vastos conjuntos de datos en tiempo real, identificando patrones indicativos de posibles brotes.
Las capacidades de modelado predictivo de la IA ofrecen una ventaja significativa para prever la trayectoria de las pandemias.
Los modelos de aprendizaje automático, cuando se entrenan con conjuntos de datos diversos que abarcan datos epidemiológicos, clínicos y ambientales, pueden reconocer anomalías y desviaciones que pueden preceder a la manifestación de una pandemia completa.
Estos sistemas de alerta temprana resultan invaluables para contener la propagación de enfermedades infecciosas y minimizar su impacto en la salud pública. Por ejemplo, durante la COVID-19 se podían estimar los incrementos de casos respiratorios con las rutas detectadas por GoogleMaps hacia los hospitales.
La integración de datos clínicos, información genómica, feeds de redes sociales y variables ambientales capacita a los sistemas de IA para descubrir patrones y correlaciones ocultas que pueden eludir métodos analíticos tradicionales. Este enfoque integral no solo mejora nuestra comprensión del panorama epidemiológico, sino que también permite la identificación de posibles focos y poblaciones de alto riesgo.