La inteligencia artificial (IA) está mostrándose como una importante herramienta en la lucha contra la pandemia de COVID-19.
En Barranquilla, un grupo de científicos de la Universidad Simón Bolívar desarrollaron Camille, un modelo de IA que ayuda a detectar anomalías en los análisis PCR (siglas en inglés para reacción en cadena de la polimerasa) de las muestras de pacientes sospechosos.
Antonio Acosta, experto en bioquímica y biología molecular, explica que la idea de este modelo surgió por la necesidad de acelerar los procesos en la detección de COVID-19.
'Después que uno tiene los diagnósticos se debe revisar que el PCR dé positivo, negativo o la muestra sea inválida. Para ello se debe leer muestra por muestra y asegurarse que la lectura sea correcta, que no hayan errores y esto toma cierto tiempo', explica.
De acuerdo con Acosta, la función de Camille es leer cada muestra y por lo tanto ayudar a los especialistas a determinar si el PCR es positivo o negativo.
'Nosotros tenemos la última palabra, Camille lo que hace es ayudarnos a tomar la decisión puesto que esta recae sobre nosotros. Esto nos ayuda a que el proceso sea más rápido', admite.
El especialista indica que en medio de la pandemia se deben sacar resultados todos los días y por la cantidad de pruebas pendientes se pueden dar 'cuellos de botella cuando no se pueden emitir resultados rápido'.
'La gente está a la espera de los resultados, desde los pacientes en el hospital y sus familiares. Lo que hace Camille es ayudarnos en este proceso. Esta IA se concibió como un método que nos pudiera ayudar a leer cada resultado'.
Acosta reconoce que la tecnología de Camille recae sobre los hombros de los ingenieros de MacondoLab, liderados por el director de su Laboratorio de Prototipado, Reynaldo Villarreal. Él ayudó con sus conocimientos en biología molecular y cómo interpretar las curvas de PCR para que aprendiera a diferenciar una muestra negativa de una positiva y determinar las curvas correctas e incorrectas.
Con la ayuda de esta IA el proceso de organización de la data es casi automático, 'después que se valide el resultado, el programa lo genera para imprimir', ilustra.
Para alimentar la base de este modelo se emplearon más de 8.000 gráficas que enriquecieron el algoritmo de Camille produciendo una data de autoaprendizaje que permitió sistematizar el proceso. Esto contribuyó a que la inteligencia artificial pudiera organizar la data de los resultados facilitando el registro de los datos y la emisión de los diagnósticos para ser enviados. Dichos procesos, según el experto, en un principio eran manuales.
Leonardo Pacheco, experto en quimiometría, PhD. en Química y quien también lidera la iniciativa, explica que por cada muestra de paciente se generan cuatro gráficas, lo que se traduce en 46 características o datos que deben analizar los especialistas en laboratorio.
'Por paciente, cada muestra genera cuatro canales o gráficas, y estas, a su vez, 46 datos o características que deben analizar los especialistas del laboratorio', explica el profesor Leonardo Pacheco, líder del Grupo de Investigación en Ciencias Exactas, Físicas y Naturales Aplicadas (Gicefyna) de Unisimón. 'Al multiplicar el número de datos por muestra, luego por el número de canales, resulta que 200 muestras diarias generan más de 36.000 datos para analizar'.
Desde el 18 de abril Camille tiene aval del Instituto Nacional de Salud (INS) para procesar pruebas de COVID-19.
Más IA. El modelo elaborado por la universidad Simón Bolívar es uno de los tantos 'compañeros' tecnológicos en el planeta en la lucha contra su enemigo invisible.
En México, por ejemplo, crearon el robot RoomieBot COVID-19, un androide con la capacidad de tomar la temperatura y medir el oxígeno en la sangre de las personas. Este ayuda a determinar si usuarios de entidades bancarias y supermercados presentan algún síntoma asociado con la enfermedad ocasionada por el nuevo coronavirus.
Aldo Luévano, CEO de Roomie, admite que 'los robots llegaron, no para sustituir a los humanos, sino para darle un valor más fuerte (proteger) a la vida de las personas'.
Según Luévano, la pandemia abre los ojos de las organizaciones para que entiendan que se necesitan robots para evitar el contacto uno a uno entre las personas.
Para el desarrollo de las habilidades de este robot se hizo necesaria la participación de dos infectólogos y el apoyo de Intel para las soluciones de procesamiento de inteligencia artificial para el análisis de grandes cantidades de datos y de la nube de Amazon Web Services, que otorga a la nube el aprendizaje automático y el análisis e identificación de personas y lugares.
En Chile se desarrolló un sistema de inteligencia artificial similar a Camille, se llama Berta y gracias al aprendizaje adquirido de miles de radiografías de tórax puede detectar la presencia de la COVID- 19 en las personas.
Según Manuel Torres, líder de Google Cloud para Chile, la idea de Berta no es reemplazar las pruebas PCR, sino complementarlas de manera que sirvan como un prediagnóstico que permita tomar las medidas adecuadas para cuidar la salud del paciente sospechoso.
La inteligencia artificial, entonces, se muestra como una compañera de la humanidad en la batalla que se libra contra una enfermedad que hasta la fecha tiene más de 10 millones de contagios registrados en el mundo, según cifras de la Organización Mundial de la Salud.
