En medio de la presente pandemia del COVID-19, es difícil saber cuál será el saldo final de víctimas y cuánto tardará en encontrarse una vacuna o una medicina efectiva para este mal. Encerrados a piedra y lodo, podemos pensar que nada ha cambiado entre las medidas tomadas en la Edad Media contra la peste –mediados del siglo XIV– en Europa, y lo que hoy estamos haciendo para evitar el contagio. No podríamos estar más lejos del Homo Deus predicho por Yuval Noah Harari.
Sin embargo, podemos afirmar que si hubieran existido las herramientas digitales, de Inteligencia Artificial (IA) y otros avances científicos de hoy en la Edad Media o incluso en la época de la gripe española (1918), el número de muertos hubiera sido considerablemente menor –en el primer caso se estima que diezmó a la mitad de la población europea, mientras en la última se piensa que fallecieron entre 20 y 40 millones de personas–. También los esfuerzos por crear una vacuna –aunque tomará entre 12 y 18 meses en dar resultados– tendrán frutos mucho más rápidos que los procesos que se seguían tradicionalmente para producir una vacuna, que tardaba entre 10 y 20 años. La mayor rapidez con que se podrá obtener la vacuna obedece a la capacidad de mapear la secuencia del ADN del virus, misma que China hizo pública a principios de enero de este año y que propició la recreación del virus y la experimentación para encontrar la vacuna en muchas partes del mundo simultáneamente, de manera que hay varias versiones de ésta que ya se está experimentando en animales. La cooperación en este sentido es esencial, como manifiesta Harari en un artículo reciente.
Actualmente existe, en primer lugar, la disponibilidad de celulares por parte de buena parte de la población mundial que permite transmitir información, recibir y dar consejos de cómo protegerse del mal, cómo distinguir los síntomas, consultar médicos, etc., lo que era impensable hace algunos años. Gracias a la geolocalización y varios indicadores sobre la salud de una persona como la temperatura, los celulares son un medio invaluable de información en estas circunstancias. Es el instrumento más eficaz para ubicar nuevos grupos de personas que serán susceptibles de infectarse y que necesitarán entrar en cuarentena y/o que requerirán atenderse en hospitales cercanos a su ubicación. No es el único mecanismo que hay, pues también existen softwares como el HealthMap, diseñado en el Hospital Infantil de Boston, que usa información de distintas fuentes para prever la diseminación de enfermedades en tiempo real, pero los datos provistos por los celulares y la posibilidad de interactuar con sus portadores no está disponible a través de otros medios.
Sabemos que el teléfono celular es un arma de doble filo porque puede proveer un gran apoyo al combate al COVID-19 de las formas descritas pero, a la vez, invade la privacidad de las personas y se puede convertir en un instrumento de control y represión, como lo han señalado un gran número de autores especialmente al analizar la experiencia de China. Nótese, sin embargo, que los gobiernos de Italia, Alemania y Austria también han estado pidiendo los datos celulares de sus ciudadanos a sus compañías de telecomunicaciones porque parece ser la mejor forma de rastrear a los afectados por la pandemia. En Estados Unidos el gobierno ha estado en contacto con los gigantes tecnológicos Facebook, Google, y otros, además de expertos en salud para explorar cómo se podría usar la información de geolocalización de los celulares inteligentes para combatir el nuevo coronavirus. El sector salud de ese país tiene interés en que empresas del sector privado reúnan información anónima y agregada que pudiera usar para mapear la dispersión del COVID 19. Con este tipo de información, se pueden construir modelos epidemiológicos que estiman la propagación de la epidemia y hacer diversas simulaciones bajo distintas posibles medidas de reducción de la movilidad. La discusión de la relación entre democracia, celulares y pandemia amerita un artículo en sí y por ahora sólo tocamos los aportes que están haciendo los celulares para superar el problema de la pandemia.
Tan importante como el papel de los celulares es el repertorio de numerosos recursos tecnológicos disponibles que se comparten con gran espíritu de colaboración en la comunidad científica global. Estas técnicas están ayudando a esclarecer las características del virus, y sobre esa base están haciendo cuantiosos estudios para desarrollar vacunas y otros medios para neutralizar o eliminar el virus. Asimismo, se estudian maneras en que la IA puede ayudar a diagnosticar en forma expedita la enfermedad y detener su propagación.
De acuerdo a un artículo recientemente escrito por Oren Etzioni y Nicole DeCario del Allen Institute for Artificial Intelligence, la IA está jugando dos importantes roles en esta lucha contra el coronavirus: con base en la comprensión de las estructuras de las proteínas virales, se pueden sugerir los componentes de una vacuna, y puede ayudar a los investigadores médicos a rastrear decenas de miles de importantes documentos de investigación a una velocidad sin precedentes (traducción propia). Muchas universidades y centros de investigación han colaborado para reconstruir el mapa del virus a escala atómica y descubrir su forma. La Unidad de IA de Google Deep Mind, por ejemplo, está tratando de descubrir la estructura completa de las proteínas existentes en la estructura del virus, lo que puede crear nuevas proteínas para neutralizar el coronavirus. Aunque alentador, todavía no hay certeza. DeepMind de Google expresa lo siguiente en su página web enfatizamos que las predicciones sobre estas estructuras no han sido verificadas experimentalmente, pero esperamos que puedan contribuir a responder la pregunta de la comunidad científica de cómo funciona el virus y servir como plataforma de generación de hipótesis para el trabajo experimental futuro que contribuya al desarrollo terapéutico.
En este momento es crucial el intercambio de información entre los distintos laboratorios, centros de investigación y universidades en el mundo para compartir los progresos hechos en múltiples aspectos relacionados al COVID-19, incluyendo el descubrimiento de una vacuna. En este sentido, es de máxima prioridad poder dar a conocer trabajos ya publicados o incluso antes de que salgan a la luz relativos al virus –hay sitios especiales donde se dan a conocer artículos pre-publicados, como bioRxiv y medRxiv–. Etzioni y DeCario destacan que el Instituto Allen y varias otras instituciones se han asociado con otros centros de investigación para crear la Base de Datos de Investigación Abierta para el COVID-19 –COVID-19 Open Research Dataset o CORD 19– que reúne más de 44,000 artículos académicos relativos al COVID-19, SARS-CoV-2, y otros coronavirus. Esto es invaluable por sí solo. Pero ¿quien puede leer y procesar decenas de miles de artículos bajo la presión de hallar elementos útiles que sirvan para combatir el virus? Las máquinas (o robots) a través de algoritmos ideados para procesar lenguaje natural podrían acelerar la revisión de este material y contribuir al descubrimiento de curas para esta enfermedad. De hecho, se está haciendo un llamado a los expertos para que desarrollen instrumentos que sirvan a la minería de datos y de texto que puedan ayudar a la comunidad médica a responder preguntas específicas en torno al coronavirus.
La colaboración entre empresas es fundamental. Entre los recursos tecnológicos cruciales, está el Big Data y el aprendizaje de máquinas (machine learning) que contribuye a analizar el comportamiento del virus SARS-CoV-2, lo que ayuda a los epidemiólogos a entender como actúa el virus y sus posibles mutaciones futuras. Con base en estos datos, mediante Big Data, la IA podría encontrarse posibles tratamientos para este coronavirus. Por ejemplo, las empresas AbCellera y Eli Lilly acaban de anunciar que han alcanzado un acuerdo para desarrollar conjuntamente productos con anticuerpos para el tratamiento de COVID-19. Esta colaboración reforzará la plataforma de respuesta rápida a pandemias de AbCellera –desarrollada con el apoyo de la plataforma de DARPA, la agencia de investigación de defensa en Estados Unidos–, y aprovechará la capacidad de la empresa Lilly para su desarrollo acelerado, fabricación y distribución a nivel global de estos anticuerpos. La empresa de biotecnología AbCellera está usando la IA para analizar más de cinco millones de células de pacientes que se han vuelto inmunes a la enfermedad y ya han descubierto 500 de ellas que pueden producir anticuerpos que ayudarían a la recuperación de los pacientes.
Lo que hemos mencionado hasta ahora es sólo una pequeña parte de los esfuerzos que se están haciendo desde la Inteligencia Artificial y la digitalización en el combate al COVID-19, pero en la práctica hay muchísimo más. Al mismo tiempo, hay que considerar que, como señala Wim Naudé en Towards Data Science, hay todavía muchos problemas para que la IA funcione perfectamente al analizar el coronavirus. Se tiene insuficiente información para algunas cosas –y quizás demasiada para otras por la desinformación, que abunda–. Se sabe que para entrenar a los robots –mediante aprendizaje profundo– con el fin de que hagan un diagnóstico de la presencia de este virus, se necesita una enorme cantidad de información para descubrir los patrones que se repiten. Por ejemplo, se podría hacer un diagnóstico de las personas que tienen coronavirus a través de una radiografía de los pulmones. Pero para que el robot haga un diagnóstico exacto, tendría que haber revisado y aprendido de quizás cientos de miles de radiografías de pacientes que han tenido la enfermedad y cuyas radiografías lo revelan a través de patrones que se repiten en todas ellas. Pero el coronavirus no ha producido tantos estudios médicos para nutrir el aprendizaje de los robots y con frecuencia no es fácil obtener este material de los hospitales en parte por reglas de protección a la privacidad de los pacientes. Por ahora aplicar los exámenes de laboratorios es lo único confiable para detectar el virus, pero eventualmente puede haber otras formas alcanzadas mediante la IA.
La IA también se está utilizando para explorar la posibilidad de emplear medicamentos ya existentes, con algunos rasgos específicos, que han sido eficaces para combatir ciertas enfermedades y que podrían eliminar el COVID-19. Se está recurriendo a mecanismos muy sofisticados de aprendizaje profundo, llamadas redes neuronales profundas (DNN) para clasificar diversos medicamentos en distintas categorías terapéuticas. Esto tendría la ventaja de lograr la disponibilidad del medicamento mucho más rápidamente que si se elaboran fármacos totalmente nuevos, ya que se utilizan pequeñas moléculas ya conocidas y estudiadas. Los esfuerzos son múltiples, entre ellos destaca el Laboratorio Nacional de Oag Ridge, perteneciente al Departamento de Energía de Estados Unidos donde un grupo de investigadores está utilizando Summit, la computadora más potente del mundo, desarrollada por IBM, mediante la cual ayuda a identificar y estudiar compuestos de medicamentos que puedan curar a los enfermos de COVID-19.
Estas investigaciones aún están en curso y no existe suficiente información todavía sobre COVID-19 para saber si un fármaco que dio resultados positivos contra, por ejemplo el SARS, también lo dé para COVID-19. Sin todos los experimentos previos al uso de un medicamento sobre una enfermedad específica, es sumamente peligroso utilizarlo, aunque la desesperación está llevando a recetar algunos fármacos saltándose todos los pasos. Por ejemplo, el 7 de abril se anunció que se utilizarían medicinas preexistentes con el fin de prevenir –no curar, que sería más arriesgado– el contagio en 4,000 trabajadores de la salud en 62 hospitales en España (El País, 08/04/20).
Lo que hemos revisado a vuelo de pájaro es una revolución científica en ciernes para combatir el COVID-19 y que allana el camino para tratar otras enfermedades, sobre todo con la IA como instrumento para ello. Sin embargo, no puede haber resultados inmediatos de todo lo que se está observando, de la información que se está reuniendo, de los análisis que se están realizando y de los resultados que se están compartiendo sobre la marcha a nivel internacional. Esperemos que pronto haya buenas noticias. Si así ocurre se habrá dado un salto muy importante en el uso de la tecnología para la salud.
También te puede interesar: Las Cadenas de Valor Global al desnudo con el COVID-19.
