La inteligencia artificial (IA) ya ha demostrado ser una herramienta vital en la lucha contra Covid-19. Ya sea mediante la detección temprana de la enfermedad por puesta en marcha canadiense o en la aceleración de los diagnósticos de manera más pragmática y eficiente o a través de ser una ayuda esencial para los trabajadores de la salud mediante la entrega de alimentos y medicinas y santismo de las ciudades. Ya hemos visto incrementar el valor de la IA y aclamar un lugar permanente en la Madre Tierra entre los seres humanos que alguna vez se preocupaban por la prevalencia de la automatización.
.El estallido de Covid-19 ha impactado al mundo de una manera tan despiadada que no dio a los países el tiempo para canalizarse y medir la profundidad de la propagación cuando comenzó. Desajustó las economías mundiales, arrasando los puestos de trabajo, cayendo en los mercados y demoliendo pequeñas empresas independientes.
El organismo de comercio y desarrollo de la ONU dice que es probable que la desaceleración de la economía mundial causada por el brote de coronavirus cueste al menos un billón de dólares. Este tipo de pérdida tarda un tiempo en recuperarse, especialmente cuando va de la mano con la falta de preparación para hacer frente a las repercusiones de una onda de virus de este tipo. Hay muchas maneras en que nosotros, como una raza tecnológicamente desarrollada, podríamos diseñar un plan para la próxima pandemia para evitar que una situación sin precedentes vuelva a ocurrir.
1. El uso del big data como fuerza motriz en la detección temprana.
En cantidad de cosas que el Covid-19 nos ha enseñado y nos ha hecho más conscientes, una cosa que tenemos que aprender de ella es el avance de nuestras herramientas en IA para ayudarnos a prevenir una segunda pandemia, o al menos evitar que se propague al ritmo que tuvo en este maldito año de 2020. El primer paso de la IA para ayudar durante la próxima pandemia es detectarla desde el principio a través del análisis de los datos correctos. Mediante el seguimiento de las tendencias, las cifras, los patrones de la ruptura del virus en curso. Los datos de la gravedad de las reglas de bloqueo, su implementación y la adhesión al distanciamiento social. Para contener la propagación multiplicando la frecuencia de usar máscaras en cuanto a no usarlos y todos los datos disponibles de los proveedores de atención médica resultaría esencial para que estos algoritmos de aprendizaje automático se capacitaran.
Sin embargo, el mayor obstáculo al que nos enfrentamos en esto son los muchos tipos de datos poco fiables, como la falta de datos, datos incorrectos, barreras de idioma, datos aislados, medios y herramientas incompatibles y problemas de integración. Por ejemplo, la industria farmacéutica tiene una forma muy diferente de almacenar datos o más bien la falta de ellos, con su actualización constante para su enfoque tradicionalista. Algo así podría llevar al algoritmo de IA a predecir falsamente debido a su liberación de datos incorrecta.
La IA ofrece la posibilidad de analizar, estudiar y detectar a la velocidad del rayo en comparación con tener la misma hecha manualmente. Por lo tanto, si las organizaciones y los proveedores de datos pudieran corregir el fallo de los conjuntos de datos rotos, podría salvar al mundo de la aparición de la siguiente enfermedad desde el principio.
2.AI y La cura
Otra área vital en la que la IA podría allanar el camino en el futuro es curar este tipo de enfermedades. Muchas empresas impulsadas por IA han establecido cursos sobre su investigación y desarrollo de este tipo de medicamentos que lo utilizan. Este virus es especialmente gravoso, ya que es una estructura de ARN de una sola cadena, similar a otras infecciones de doble cadena, incluyendo VIH, ébola, gripe y otros. El Covid-19 muta y ya ha mutado en 30 cepas. El estudio encontró que diferentes cepas pueden generar niveles muy diferentes de carga viral que otras. Los informes del South China Morning Post los hacen mucho más peligrosos. Por lo tanto, hacer que la cura y las vacunas actualmente en los trabajos sean particularmente difíciles de implementar cuando estén listas.
BAIDU una empresa de tecnología de China, ha puesto su algoritmo de plegado lineal a disposición de equipos científicos y médicos que luchan contra el brote. El algoritmo de plegado lineal, publicado en asociación con la Universidad Estatal de Oregón y la Universidad de Rochester en 2019, es significativamente más rápido que los algoritmos tradicionales de plegado de ARN para predecir la estructura secundaria de ARN de un virus. El análisis de las variaciones estructurales secundarias entre secuencias de virus de ARN homóloga (como murciélagos y humanos) puede proporcionar a los científicos más información sobre cómo los virus se propagan entre especies. Debido al brote reciente, los científicos de Baidu AI han utilizado este algoritmo para predecir la predicción de la estructura secundaria para la secuencia de ARN Covid-19, reduciendo el tiempo de análisis general de 55 minutos a 27 segundos, lo que significa que es 120 veces más rápido.
IKTOS, una empresa especializada en (IA) para el diseño de nuevos medicamentos con sede en California, declaró, no hace mucho, que las empresas han firmado un acuerdo de colaboración diseñado para acelerar el descubrimiento y desarrollo de nuevas terapias antivirales. Utilizarán un sistema de química sintética de extremo a extremo totalmente automatizado para desarrollar nuevos compuestos y acelerar la identificación de candidatos a medicamentos para tratar múltiples virus, como la gripe y el coronavirus (COVID-19).
DeepMind de Google está poniendo sus sistemas de inteligencia artificial a una nueva tarea: tratar de averiguar las propiedades específicas del nuevo coronavirus, que ha matado a miles en los últimos meses. Recientemente, DeepMind, dijo que había puesto su sistema Alpha Fold para crear «predicciones de estructura de varias proteínas poco estudiadas asociadas con SARS-CoV-2, el virus que causa COVID-19». Estas predicciones no se verifican, pero pueden ayudar a los científicos a entender cómo funciona el coronavirus. A su vez, puede ser útil cuando se desarrolla una vacuna o cura. Herramientas basadas en IA como estas de DeepMind, ayudan a explorar los matices de cómo funciona el virus y cómo, posiblemente, se puede neutralizar.
3. Accesibilidad computarizada del cuidado de la salud
La empresa de tecnología Med, Con sede en Israel, Nanox, ha desarrollado un sistema móvil de rayos X digital que utiliza software basado en la nube de IA para diagnosticar infecciones y ayudar a prevenir brotes epidémicos.La IA puede diagnosticar COVID-19 a partir de tomografías computarizadas, afirman los investigadores en China. Al menos dos equipos han publicado estudios que demuestran que el aprendizaje profundo puede analizar las características radiológicas para diagnósticos COVID-19 precisos y más rápido que los análisis de sangre actuales, lo que ahorra tiempo crítico para el control de la enfermedad.
Alibaba Cloud, el brazo de computación en la nube del gigante chino Alibaba, comparte su tecnología de diagnóstico de enfermedades impulsando por IA para su uso gratuito por los hospitales de todo el mundo. Su modelo de procesamiento de lenguaje natural se utilizó en el análisis de texto de registros médicos e investigación epidemiológica por parte de los CDC en diferentes ciudades de China para luchar contra COVID-19. El procesamiento del lenguaje natural (PNL) es una subcategoría de IA que permite a los investigadores identificar a los pacientes que son elegibles para participar en ensayos clínicos. La PNL se basa en algoritmos que analizan los informes médicos escritos por los médicos para identificar a las personas adecuadas para los ensayos clínicos. Con la cantidad de literatura de Covid-19 disponible, hace que las comunidades médicas y de investigación manejen con dificultad la creciente cantidad de datos. La PNL es un fuerte aliado para hacer frente a estos cambios y actualizaciones in vitro de los datos y analizarlos para una mejor investigación. Por ejemplo, Modelado de temas, una técnica de procesamiento de lenguaje natural que descubre los temas ocultos de una colección de documentos. ¿Qué temas se tratan dentro de la literatura? Ayuda a segregar y decodificar el motivo detrás de él.
4. Robots- ¿Los futuros enfermeros?Hemos visto el número paralizante de enfermeros durante esta pandemia. Los casos de aceleración no dejaron a los gobiernos sin otra opción que llamar de nuevo a las enfermeros jubilados a trabajar y hacer que los estudiantes de enfermería entraran en la primera línea para ayudar a combatir los casos disparados. La atención sanitaria abrumada es el mayor problema al que se enfrentan muchos países, ya sea la falta de ventiladores, la falta de camas o, lo que es más importante, la falta de un profesional médico. Muchos hospitales en países como Estados Unidos, China, Tailandia, Israel, Singapur e India ya están utilizando Robots cada vez más.
Sirvieron las medicinas y tomaron las temperaturas y, también las comunicaciones fueron manejadas por máquinas, una de ellas llamada Cloud Ginger por su fabricante CloudMinds, que opera en Beijing y California. Los pacientes de los hospitales de Tailandia, Israel y otros lugares se reúnen con robots para consultas realizadas por médicos a través de videoconferencia. Algunos robots de consulta incluso tienden a la clásica tarea de chequeo de escuchar los pulmones de los pacientes mientras respiran. La enfermera robot llamada ‘Dokat Aura’ corre a lo largo de tiras fotosensibles en el suelo, mientras que en el estado indio de Tamil Nadu, gracias a sensores ópticos o magnéticos, saben exactamente dónde detenerse en los pabellones y volver a la base después de que el trabajo está hecho. Sus cámaras incorporadas y el monitor los ayudan también en la dosis del paciente ligeramente infectado y en la ingesta de alimentos. Dot World Technologies, con sede en la India, creador de estos robots, planea hacer 100 robots en 45 días y luego alrededor de 100 robots al mes. Estos robots a batería se pueden controlar con un control remoto y utilizarlos desde una distancia segura.
Robots innovadores de dibujo de la sangre como Veebot o escáneres de venas como VeinViewer o AccuVein podrían ofrecer algo de ayuda. En el caso de los robots de dibujo de sangre, estas máquinas reducen todo el proceso a aproximadamente un minuto, y las pruebas muestran que pueden identificar correctamente la mejor vena con aproximadamente 83% de precisión. Un ejemplo de un artículo de Stanford destacó: «Por ejemplo, si un robot está programado para recordar a sus pacientes que tomen su medicamento, necesita saber qué hacer si el paciente se niega. Por un lado, negar el medicamento dañará al paciente. Por otro lado, el paciente puede obtener un medicamento incorrecto por varias razones legítimas y el robot puede no ser consciente. Por ejemplo, si el paciente se siente enfermo después de tomar el medicamento, insistir en administrar el medicamento puede ser perjudicial. Dejar un recordatorio e ignorar cualquier respuesta humana también es poco práctico porque el robot reemplaza a una enfermera humana, cuyo trabajo es asegurarse de que el paciente está recibiendo la atención adecuada.Además, ¿qué pasaría si el paciente aceptara tomar medicamentos y luego se olvidara? ¿Debe el robot permanecer y monitorear al paciente hasta que se reciba el medicamento, o es una violación de la privacidad? ¿Cuándo y cómo debe el robot informar al médico si algo sale mal?
Los robots que ayudan en estas tareas engorrosas de las circunstancias ambiguas son un excelente alivio para los profesionales de la salud que luego pueden centrarse en los pacientes que necesitan ayuda urgente. Sin embargo, los robots no pueden cubrir los aspectos éticos. Las respuestas primarias se automatizan y, por lo general, se limitan a un «Sí» o «No» independientemente de la información con la que se capacite, lo que dificulta su funcionamiento sin ser monitoreadas.
En opinar que los robots de enfermería son descabellados para reemplazar a un humano por completo, Japón ya los ha integrado en su sector de enfermería. Esto no es sólo debido a su precario e inigualable know-how tecnológico. La mayoría de los japoneses han tenido una creencia innata en la práctica de la religión sintoísta, que incluye la fe en el animismo, es decir, la atribución de un espíritu a los objetos. Es más probable que acepten robots como asistentes en diferentes esferas de la sociedad que muchos de sus homólogos occidentales.
Realmente no llegará pronto un momento en el que los Robots podrían reemplazar completamente a las enfermeras, debido al alto riesgo de errores y la actualización constante requerida, pero sin duda podrían ser un activo adicional en la lucha contra tales enfermedades potencialmente mortales.
