Por Becky McCall
Los casos confirmados de enfermedad por coronavirus 2019 (COVID-19) superan los del síndrome respiratorio agudo severo (SRAS) y, en el momento de la publicación, ahora representan más de 73,435 casos confirmados y más de 2000 muertes en todo el mundo, casi todos en China. En comparación, el SARS mató a 774 personas en 2003, nuevamente principalmente en China, el epicentro de ambos brotes. Tanto COVID-19 como el SARS se propagan a través de los continentes, infectan animales y humanos, y utilizan mecanismos similares para ingresar e infectar la célula. En la primera línea, la respuesta táctica al COVID-19 es similar a la del SARS, pero existe una diferencia importante: en los 17 años transcurridos desde el SARS, ha surgido una nueva herramienta poderosa que podría ser instrumental para mantener este virus dentro de límites razonables, a saber, inteligencia artificial (IA).
Pocos argumentarían que la IA está causando un cambio de paradigma en la atención de la salud y que la aplicación de la IA al brote actual de COVID-19 podría tener valor, por ejemplo, al predecir la ubicación del próximo brote. Esta aplicación es efectivamente lo que la compañía canadiense, Blue Dot, ha intentado hacer y, como tal, se informó ampliamente como la primera organización en revelar noticias del brote a fines de diciembre. Varias otras aplicaciones de IA que han surgido en respuesta a la última epidemia incluyen BenevolentAI e Imperial College London, que informan que un medicamento aprobado para la artritis reumatoide, el baricitinib, podría ser efectivo contra el virus, mientras que Insilico Medicine con sede en Hong Kong anunció recientemente que Sus algoritmos de IA habían diseñado seis nuevas moléculas que podrían detener la replicación viral.
Pero, ¿en qué medida la IA está realmente en el punto en el que puede ofrecer información y soluciones efectivas de manera oportuna y a gran escala para ayudar a detener la epidemia actual?
Como Director Ejecutivo del Grupo de Enfermedades Transmisibles, la OMS, David Heymann dirigió la respuesta internacional al SARS. Explica que IA o no IA, se requieren varios factores clave para una respuesta exitosa de salud pública ante un brote de una nueva infección. Estos factores incluyen la comprensión de la transmisibilidad y las poblaciones de riesgo; establecer la historia natural de la infección, incluido el período de incubación y la tasa de mortalidad; identificar y caracterizar el organismo causal; y, en algunos casos, modelos epidemiológicos para sugerir medidas efectivas de prevención y control. Esta información se puede recopilar de quienes trabajan en sitios de brotes prácticamente vinculados con la OMS. Esta estrategia funcionó para el SARS y es, nuevamente, una fuente importante de información para COVID-19, enfatiza.
En conjunto, estos datos se pueden usar para entrenar y preparar la aplicación de IA para su tarea dedicada. “No podemos reemplazar el cerebro humano en este momento, ni el epidemiólogo o virólogo con algo que pueda analizar y hacer rápidamente lo que sea necesario al inicio de un brote”. Todavía necesitamos preparar esa IA con información del estudio de la evidencia y vincular esto con los eventos en el brote ”, destaca Heymann.
Tomando una visión equilibrada de dónde se encuentra IA en el armamento actual para abordar COVID-19, Heymann agrega: “Al monitorear las redes sociales, las noticias o los sistemas de emisión de boletos de las aerolíneas, por ejemplo, podemos saber si hay algo mal que requiera una mayor exploración. Todas estas cosas juntas son muy importantes “. Sin embargo, Heymann advierte que la fuente de los datos necesarios para informar a la IA en este brote “no necesariamente vendrá de China porque no ha podido obtener los datos que necesita debido al trastorno y el pánico”. Este virus se ha extendido a otros 24 países y estos países han establecido sistemas extremadamente buenos de localización de contactos y aislamiento de pacientes. Aquí es de donde vendrá nuestra información ”.
Peter Hotez (Baylor College of Medicine, Houston, TX, EE. UU.) Afirma que la IA puede hacer una contribución importante al brote actual y puede usarse para predecir cómo el brote de COVID-19 podría verse afectado por la estacionalidad. “Históricamente en el hemisferio norte, los coronavirus de las vías respiratorias superiores alcanzan su punto máximo en los meses de invierno y luego disminuyen. La IA podría ayudar a predecir cómo el clima más cálido, en abril y mayo, podría tener un efecto beneficioso en la propagación ”.
Tal aplicación realmente podría ayudar a estabilizar los mercados financieros en este momento en Asia, comenta. “La gente piensa que se acerca el apocalipsis, pero una declaración que refleje que esta epidemia va a disminuir sustancialmente a medida que avanzamos en la primavera podría proporcionar cierta tranquilidad, y la IA puede desempeñar un papel aquí”.
Haciéndose eco de Heymann, Hotez también refleja que la IA efectiva necesita datos de entrada de alta calidad y dice en términos inequívocos que, “es un caso de basura adentro, basura afuera”. Al describir el trabajo anterior que recopila datos relacionados con la enfermedad en África subsahariana, señala que hay agujeros de “brecha enorme” con poca o ninguna información que no se deba a la ausencia de enfermedad, sino a que no hay vigilancia. Lo mismo se aplica a COVID-19. “Los vuelos van a África, por ejemplo, a Etiopía desde China todo el tiempo y quién sabe lo que está sucediendo allí”, señala. Al declarar la situación como una emergencia de salud pública de preocupación internacional, el Director General de la OMS, Tedros Adhanom Ghebreyesus, reflexionó sobre el impacto en los países menos desarrollados, “… no sabemos qué tipo de daño podría causar el virus si se propagara a un país con un sistema de salud más débil “.
Moritz Kraemer, un epidemiólogo espacial (Universidad de Oxford, Oxford, Reino Unido) está involucrado en el seguimiento de la propagación de COVID-19 como se representa en la plataforma basada en la web, Healthmap, que representa visualmente brotes de enfermedades globales según la ubicación, el tiempo y las infecciones. agente de la enfermedad “En África subsahariana, nuestro modelo predijo que los principales puntos de entrada serían Sudáfrica, Etiopía y Nigeria, que son centros de alta población. Pero depende de dónde, en China, se concentra el brote porque la cantidad de vuelos a partes de África varía según la ciudad china ”, señala Kraemer.
“En la mayoría de las aplicaciones de IA, consideramos la pregunta y preguntamos cuáles son los mejores datos disponibles para responderla”. Kraemer dice. Uno de los múltiples flujos de datos relevantes para la propagación de patógenos es la notificación precisa de casos para COVID-19. Kraemer recibe informes de noticias e informes gubernamentales dos veces al día que proporcionan conjuntos de datos sobre cuántos casos existen en una ubicación específica (por ejemplo, en la ciudad de Wuhan). “Esta es una base para nosotros … Antes del Año Nuevo chino, analizamos cuántas personas dejaron Wuhan durante un día, y esta información proviene de motores de búsqueda, incluido Baidu. WeChat, una aplicación de mensajería, redes sociales y pagos móviles, proporciona datos sobre viajes alrededor de Wuhan “, explica. “Los modelos de aprendizaje automático usan estos datos para predecir la ubicación más probable de dónde podría llegar el nuevo coronavirus y esto podría informar dónde y cómo realizar controles fronterizos”. Un estudio realizado por Kaiyuan Sun y sus colegas publicado hoy en The Lancet Digital Health da testimonio de la solidez de monitorear los informes de noticias y las redes sociales para ayudar a reconstruir la progresión de un brote y proporcionar datos detallados a nivel del paciente en el contexto de una emergencia de salud.
China no solo es central en el brote, sino que el país también juega un papel importante en el uso de la inteligencia artificial para ayudar a gestionar el brote de COVID-19. Infervision, una compañía de IA con sede en Beijing utiliza su algoritmo para detectar COVID-19 en imágenes del pulmón a diferencia de otras infecciones respiratorias.
Velislava Petrova es viróloga (Universidad de Cambridge, Cambridge, Reino Unido) y actualmente trabaja en ONUSIDA, Ginebra, en las aplicaciones de IA más recientes y efectivas. “Estamos tratando de encontrar una forma más sostenible de controlar el impacto del nuevo coronavirus en lugar de tener que cerrar fronteras, negocios y similares”, dice ella.
Petrova destaca que la aplicación de IA de Infervision minimiza la carga de estos procesos al acelerar los diagnósticos y el monitoreo de COVID-19. “A medida que se realizan más y más exploraciones, el algoritmo aprende y mejora la precisión junto con el virus”.
“El valor de la IA entra en juego al reducir la carga sobre los médicos en un escenario como el brote actual de COVID-19”, explica Petrova.
Reflexionando sobre una preocupación cada vez mayor en el brote actual que afecta a la infección de los profesionales de la salud, Kuan Chen, fundador de Infervision, señala que la aplicación Infervision IA puede ayudar a proteger al personal. La muerte del médico, Li Wenliang, el 7 de febrero de 2020, que fue reprendido por las autoridades chinas por advertir sobre el virus, destaca la difícil situación de los médicos en primera línea.
“Un artículo en JAMA establece que la transmisión asociada de hospital de humano a humano representó el 41% de todos los casos en un estudio de pacientes en el Hospital Zhongnan de la Universidad de Wuhan”, señala Chen. “También sabemos que más de 1000 empleados del hospital en la ciudad de Wuhan han sido infectados”.
Aquí es donde la aplicación de IA de Infervision podría ayudar. A partir de una tomografía computarizada del pulmón, la IA está diseñada para detectar rápidamente lesiones de posible neumonía por coronavirus, para medir su volumen, forma y densidad, y para comparar los cambios de múltiples lesiones pulmonares de la imagen, que proporcionan un informe cuantitativo para ayudar a los médicos haciendo un juicio rápido “Si bien una lectura manual de una tomografía computarizada puede tomar hasta 15 minutos, IA puede terminar de leer la imagen en 10 segundos”. La aplicación de esta tecnología en COVID-19 aún no se ha publicado en una revista revisada por pares.
Chen agrega que en Wuhan, donde hay demasiados casos para probar y el diagnóstico basado en PCR lleva demasiado tiempo (a veces más de una semana), las imágenes de CT con IA podrían servir como un sustituto para los médicos cuando se necesita un juicio rápido. “Los médicos ya no necesitan participar en el largo proceso de leer manualmente las imágenes una por una para identificar casos de alto riesgo, mientras que los pacientes probables de coronavirus esperan en el hospital, lo que representa un grave riesgo de infectar a otros pacientes y al personal del hospital”.
Todavía es demasiado pronto para saber si, y en qué medida, la IA tendrá un impacto en el brote de COVID-19. El número de casos confirmados y muertes aumenta a diario y también lo hace el suministro de datos. Una cosa es segura: “La IA es relevante para este brote y en el futuro lo será aún más”, dice Moritz. Heymann es más conservador y comenta que “la IA es una parte de la comprensión final”. El tiempo dirá.
Traducción al español por Daniel Otzoy para la Red Centroamericana de Informática en Salud, del artículo original llamado “COVID-19 and artificial intelligence: protecting health-care workers and curbing the spread” escrito por Becky McCall en The Lancet Digital Health. Publicado por Elsevier Ltd. Este es un artículo de acceso abierto bajo la licencia CC BY 4.0.