Cómo la inteligencia artificial está combatiendo el coronavirus

El desarrollo de la inteligencia artificial (IA) vive un momento de ebullición. Según el informe Sociedad digital en España en 2019, de la Fundación Telefónica, una de cada 12 startups europeas centraba ese año su actividad en torno a esta tecnología, proporción que en 2013 era tan solo de una de cada 50. La mayoría trabaja en torno a la categoría que el informe define como “necesaria”: desarrollan sistemas alrededor del reconocimiento facial, de la búsqueda de comercio electrónico o de la imagen y diagnósticos médicos. Esta última tipología, la de las tecnologías de la salud, aglutina una quinta parte de las compañías emergentes.

La tendencia no ha hecho más que aumentar en el contexto de la covid-19. Los expertos predicen un boom en la búsqueda de soluciones sanitarias y logísticas basadas en la inteligencia artificial. ¿Cómo está ayudando esta tecnología en el combate de la pandemia?

Predicción de camas UCI para el Sistema Vasco de Salud

Precisamente en el campo de la salud es donde se están dando algunas de las aplicaciones con mayor impacto práctico. Sherpa.ai, una empresa vasca de inteligencia artificial –considerada entre las 10 más importantes del mundo en este terreno por varias publicaciones especializadas–, ha desarrollado una plataforma para que las autoridades sanitarias puedan estimar el número de camas UCI necesarias a lo largo de una semana. Un cálculo esencial para la logística hospitalaria y para evitar las escenas de desbordamiento que se vivieron en algunos territorios.

“Creíamos que la inteligencia artificial podía ser importante para combatir la pandemia y nos pusimos a trabajar mano a mano con el Servicio Vasco de Salud”, explica Xabi Uribe-Etxebarria, fundador y CEO de la compañía. El equipo de Sherpa.ai comenzó a dar forma a un modelo predictivo alimentándolo con datos de Italia, los únicos existentes en ese momento, originarios de regiones similares en demografía al País Vasco. “Primero calculamos los datos por provincia y por hospital”, continúa Uribe-Etxebarria. “Después creamos una plataforma que se podía consultar virtualmente y fuimos añadiendo funcionalidades. Por ejemplo, cómo iba a evolucionar el número de fallecidos y el número de infectados o dónde iban a estar los nuevos focos de la pandemia”.

La plataforma calcula el número de camas UCI necesarias a siete días vista y analiza patrones y tendencias de la evolución del virus, un aspecto fundamental para que los sanitarios puedan reaccionar a tiempo. También predice el número de hospitalizados leves, lo que permitiría, por ejemplo, habilitar un hospital específico para esta clase de pacientes.

“Las UCI no se han saturado. El trabajo de las autoridades sanitarias y el servicio de salud ha sido tremendo. Nos hemos desvivido todos por hacer esto en semanas”, se alegra Uribe-Etxebarría.

Sherpa.ai desarrolla sistemas conversacionales, de recomendación, análisis de contenidos y detección de fake news y aplicación de inteligencia artificial en la privacidad de datos. “Estamos en el comienzo de una nueva era en la que vamos a convivir con IA. Muchas veces la asociamos a robots futuristas, pero se aplica en la vida cotidiana y tiene la capacidad de resolver desafíos urgentes para la humanidad”, argumenta. “Está presente cuando desbloqueamos el móvil con la huella del dedo o el reconocimiento facial, cuando pagamos el parking y se abre la barrera, o en aplicaciones de salud que detectan cánceres. Es un complemento a lo humano, no un sustituto”.

Detectar el virus con una radiografía

Francisco Herrera, catedrático de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial de la Universidad de Granada, se planteó un objetivo sencillo para su trabajo: que cualquier persona, mediante una simple radiografía, pudiera saber si tenía covid-19 o no.

Para ello, junto al Hospital Clínico San Cecilio de Granada, su equipo trabaja con una base de datos de cientos de radiografías, tanto de pacientes enfermos como sanos. Un mar de información del que la IA aprenderá qué radiografías corresponden a pacientes enfermos, y en qué grado, para posteriormente ser capaz de analizar cualquier imagen nueva.

“El hospital comenzó a hacer una base de datos de imágenes de pacientes con una prueba PCR positiva realizada, con lo que garantizábamos la calidad de la muestra. Por otro lado, disponíamos de un conjunto de contraste de pulmones sanos, con garantía de que no había covid-19”, amplía Herrera.

En la actualidad, el modelo determina en un 81% si un paciente tiene coronavirus. La principal ventaja del sistema es que trabaja con radiografías de tórax, una prueba rápida y disponible en todo el sistema sanitario, algo que mejoraría los tiempos de diagnóstico. Con una prueba TAC se obtienen precisiones de más del 90%, advierte el científico, pero es mucho más cara y solo está disponible en grandes hospitales.

“Queremos que cualquier persona que viva en un pueblo se acerque al centro de salud, se haga una radiografía y esa imagen sea analizada por nuestro sistema, que responderá con la probabilidad de enfermedad asociada”, detalla Herrera. “Después se pedirán las pruebas complementarias y se activarán los protocolos pertinentes”.

A más radiografías, explica el catedrático, mejor aprendizaje del algoritmo y mejor comportamiento del modelo. Herrera subraya la importancia de la calidad de las imágenes que alimentan la base. “Si tomas radiografías de hospitales distintos, las anotaciones o colores pueden variar”, afirma. “Hay que segmentar la imagen y quedarse con la parte que recoge los pulmones para evitar cualquier tipo de ruido”.

El proyecto, por el momento, tiene siete equipos de investigación y seis hospitales asociados. Herrera espera que otros centros hospitalarios se unan próximamente.

Inteligencia artificial en la seguridad diaria

A estas alturas cualquiera ha pasado un control de temperatura que, además, es capaz de reconocer la identidad del usuario y discernir si porta una mascarilla. Estas operaciones también están basadas en la inteligencia artificial, una tecnología que ya se usa de manera extendida para garantizar la seguridad en centros de trabajo, comercios y lugares públicos. “Los algoritmos pueden detectar situaciones que se salen de lo preestablecido, como aglomeraciones, objetos que permanecen inmóviles en zonas de alto tránsito o incluso incumplimientos del distanciamiento social”, explica Iñaki San Román, manager de Inteligencia Artificial de Prosegur. La incorporación de la IA en el campo de la seguridad permite a los vigilantes de seguridad operar con un gran número de cámaras o alarmas. “Ayudan al operador a distinguir situaciones completamente cotidianas de aquellas que sí requieren una intervención por ser peligrosas”, añade el experto.

A la IA se suma otra tecnología: el data science, un sistema que analiza grandes volúmenes de información para llegar a predecir patrones o fallos, una manera de, por ejemplo, conocer con antelación cuándo se darán picos de alarmas en la central receptora. Además del campo de la seguridad, existen líneas de aplicación de IA enfocadas al mundo del retail con las que se intenta ayudar a los clientes a mejorar sus ventas.