Sale IA al quite

Publicado: 4 mayo, 2020

La Inteligencia Artificial, tan temida y estigmatizada, ofrece alternativas para hacer frente a la pandemia en la detección y tratamiento del coronavirus Para frenar, tratar e incluso hallar una cura contra el virus que hoy día infecta a millones en el mundo y cobra vidas por miles, científicos y autoridades han encontrado un poderoso aliado en la Inteligencia Artificial (IA). Si bien en el pasado se le ha estigmatizado y hasta temido -en parte por la ciencia ficción y los escándalos políticos-, las características de esta herramienta hacen de ella un recurso imprescindible cuando de hallar soluciones para el Covid-19 se trata, expone Giulio Toscani, experto en IA, big data y liderazgo estratégico. “La IA tiene una ventaja en comparación con otras tecnologías, que es que puede ser muy rápida en clasificar. O sea, aprende muy rápido cuáles son las categorías, y entonces de esta manera puede rápidamente llenarlas con la información que tiene que estar. “Esto puede ser muy fácil cuando hay que decir si una persona se ha movido o no se ha movido”, explica en entrevista telefónica el especialista nacido en Roma, en 1972, pero con 18 años de residencia en Barcelona. Entre los distintos esfuerzos en el País que se valen de la IA para contribuir a mitigar la contingencia sanitaria está, por ejemplo, el sistema de visión de luz infrarroja Eva, tecnología mexicana utilizada para detectar el cáncer de mama, hoy enfocada en la identificación rápida y segura de personas con síntomas de SARS-CoV-2. A través de una cámara térmica, la tecnología de Eva detecta cambios anormales en la temperatura e inflamación de garganta -dos de los síntomas principales de Covid19- con luz infrarroja, emitida directamente por el cuerpo. Colocar estas cámaras en lugares con gran flujo de personas permitiría detectar automáticamente a personas contagiadas, gracias a la integración de IA y el aprendizaje de máquinas, o Machine Learning. Otro caso es el sistema de diagnóstico rápido desarrollado por investigadores del Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica (INAOE) y del Centro de Investigación en Matemáticas (CIMAT), basado en imágenes de rayos x del tórax. Este sistema procesa una imagen de rayos X, obtiene en automático características de sistemas respiratorios infectados usando técnicas de aprendizaje de máquina, y entonces produce un diagnóstico, siendo capaz de identificar correctamente hasta el 96 por ciento de pacientes con Covid-19. Cualquier médico con equipo de rayos X y acceso a Internet lo podrá utilizar, y el resultado se obtiene en segundos. “La IA nunca conseguirá un 100 por ciento de precisión”, apunta Toscani, director académico y profesor del Programa en Inteligencia Artificial para Estrategia Empresarial en la Escuela Superior de Administración y Dirección de Empresas (ESADE), Barcelona. “Pero en tiempos de emergencia como éstos, la velocidad es importante”. Una iniciativa como la del INAOE, similar a una implementada en China, corre el riesgo de no detectar los casos de contagio asintomáticos, además de que, precisa Toscani, la calidad de las imágenes tomadas puede interferir en los resultados. Por lo que se necesita uniformidad en la infraestructura médica. “A pesar de que tenemos una tecnología que puede ser muy buena, como la IA, si no tenemos las carreteras para que éstos datos fluyan, evidentemente la tecnología no puede funcionar en cada sitio”, sostiene. LA AMENAZA A LA PRIVACIDAD Sin duda, una de las medidas de IA más efectivas con la que naciones como China y Corea del Sur han logrado frenar la propagación del virus ha sido a través de la vigilancia digital. Desde una aplicación en los smartphones de cada ciudadano se obtienen datos sobre su temperatura, y se calculan las matrices de movimiento de origen y destino de los individuos. Esto permite intervenciones en la movilidad para reducir los contagios y, por tanto, mitigar la dispersión. Una medida que España, uno de los países más afectados por el virus, está en proceso de establecer, y que empresas globales como Apple y Google han propuesto estandarizar. Pero esto implica pagar un muy controvertido costo: compartir los datos personales, ceder un poco de privacidad. “Y como podemos imaginar, no es muy bonito esto”. “Al final uno está aquí en una condición en que puede ceder un poco de privacidad para conseguir un poco de libertad”, opina Toscani. “Que yo entregue mis datos personales, mis analíticas, me da más libertad porque si yo ya superé el virus o puedo demostrar que estoy sano puedo circular libremente”. Previo a la emergencia sanitaria, China misma vivía un clima tenso precisamente por la estricta vigilancia a la que tiene sometida a su población. “(Allá) todo está monitoreado y uno recibe puntos según su comportamiento digital. Por ejemplo, si lees ciertos periódicos, recibes puntos; si lees otros, te quitan puntos. Si compras comida basura, te quitan puntos; si compras comida saludable, te los dan. “Entonces, si hay un Gobierno que se aprovecha de la privacidad, puede poner muchas muchas trampas para que luego las personas tengan problemas”, apunta el italiano. Una forma de prevenir esto, estima Toscani, son legislaciones como la estricta Ley General de Protección de Datos, implementada hace un par de años en Europa, que prohíbe utilizar los datos personales de cualquier individuo más que como datos agregados. Así, en el caso del Covid-19, en lugar de decirte que cierta persona con la que has estado en contacto en determinado lugar tiene el virus, el sistema te indica, sin detalles, que has convivido con un paciente contagiado. Una forma de permanecer sin rostro ante la vigilancia. Esto, además, evitaría la satanización a la que pueden ser objeto tanto ciudadanos como personal médico infectado, que en México ha sido víctimas de ataques. “Es importante que los datos no se compartan, que solamente se sepa que alguien está enfermo como un dato agregado. Es un tema muy muy delicado y creo que se tiene que respetar”, enfatiza Toscani. ¿México y América Latina serían susceptibles de implementar este modelo? Es difícil, porque la estructura es completamente diferente. El que tengamos datos no quiere decir necesariamente que podamos utilizarlos de la misma manera. No es solo un caso de tecnología, es un caso de estrategia. La IA no lo resuelve todo, tiene que ir acompañada de más elementos. ¿Qué tipo de expertos se requieren para echar a andar una maquinaria así? Evidentemente, siempre en cualquier estrategia de IA hace falta un experto en el sector, que en este caso es un epidemiólogo; uno que sea quizá de la OMS, que nos diga más o menos cómo estructurar esto a nivel mundial. Y luego a partir de ahí entran en juego los data scientist, que sí que saben cómo utilizar los datos, cómo analizarlos. Y también hay distintos niveles de cómo coleccionar los datos, por lo que hacen falta ingenieros que sepan dónde poner los sensores, que sepan cómo sacar los datos. Finalmente, más que el desarrollo y la confianza en la Inteligencia Artificial y la tecnología, Toscani espera que la actual emergencia sanitaria, a la que los gobiernos mundiales han respondido de maneras distintas y hasta excluyentes, deje en claro la necesidad de la colaboración. “Las pandemias seguirán ocurriendo siempre”, dice el experto. “Espero que para la siguiente (los gobiernos) hayan aprendido que hace falta una coordinación global donde nos vayamos preparando y, conforme ocurra la emergencia en un sitio, todos comiencen a actuar de la misma manera”.

Fuente: Reforma, Nacional, Mayo 04, 2020.

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