Dice World Economic Forum (WEF) que todo tipo de organización, ya sea pequeña o grande, pública o privada, está encontrando nuevas formas de operar de manera efectiva y satisfacer las necesidades de sus clientes y empleados a medida que se mantienen las medidas de distanciamiento social y la cuarentena ocasionada por la COVID-19. “La inteligencia artificial (IA), y en concreto la tecnología de aprendizaje automático está desempeñando un papel importante para permitir ese cambio, al proporcionar las herramientas para apoyar una comunicación remota, habilitar la telemedicina y proteger la seguridad alimentaria”.

Para las instituciones de salud y los propios gobiernos, esto incluye, por ejemplo, el uso de chatbots para la detección sin contacto de los síntomas de COVID-19 y para responder preguntas del público. Clevy.io es una nueva empresa francesa que lanzó un chatbot para facilitar a las personas encontrar comunicaciones oficiales del gobierno sobre COVID-19. Impulsado por información en tiempo real del gobierno francés y de la Organización Mundial de la Salud, el chatbot evalúa los síntomas conocidos y responde preguntas sobre las políticas gubernamentales. Con casi 3 millones de mensajes enviados hasta la fecha, este chatbot puede responder preguntas sin agotar los recursos de las instituciones de salud y gubernamentales. Ciudades francesas como Estrasburgo, Orleans y Nanterre están utilizando el chatbot para descentralizar la distribución de información precisa y verificada.

Para evitar cualquier interrupción en la cadena de suministro de alimentos, otro ejemplo, los procesadores de alimentos y los gobiernos deben comprender el estado actual de la agricultura. La nueva empresa de tecnología agrícola Mantle Labs ofrece su solución de monitoreo de cultivos de vanguardia impulsada por IA a los minoristas de forma gratuita durante un período de tres meses para proporcionar resistencia y certeza adicionales a las cadenas de suministro en el Reino Unido. La tecnología evalúa imágenes satelitales de cultivos para señalar posibles problemas a los agricultores, y para que los minoristas desde el principio puedan gestionar mejor la oferta, la adquisición y la planificación del inventario. La plataforma implementa modelos personalizados de aprendizaje automático para mezclar imágenes de múltiples satélites, lo que permite una evaluación casi en tiempo real de las condiciones agrícolas.

El aprendizaje automático también está ayudando a los investigadores y profesionales a analizar grandes volúmenes de datos para pronosticar la propagación de COVID-19, a fin de actuar como un sistema de alerta temprana para futuras pandemias e identificar poblaciones vulnerables. Investigadores del Chan Zuckerberg Biohub en California han construido un modelo para estimar la cantidad de infecciones por COVID-19 que no se detectan y las consecuencias para la salud pública, analizando 12 regiones en todo el mundo. Mediante el aprendizaje automático y la asociación con Amazon Web Services (AWS) Diagnostic Development Initiative han desarrollado nuevos métodos para cuantificar infecciones no detectadas, analizando cómo muta el virus a medida que se propaga a través de la población para inferir cuántas transmisiones se han perdido.

BlueDot

Al comienzo de esta pandemia, la startup canadiense BlueDot fue una de los primeros en dar la alarma sobre un brote preocupante de una enfermedad respiratoria en Wuhan, China. BlueDot usa inteligencia artificial para detectar brotes de enfermedades. Utilizando sus algoritmos de aprendizaje automático, BlueDot revisa los informes de noticias en 65 idiomas, junto con los datos de las aerolíneas y las redes de enfermedades animales para detectar brotes y anticipar la dispersión de la enfermedad. Luego, los epidemiólogos revisan esos resultados y verifican que las conclusiones tengan sentido desde un punto de vista científico. BlueDot proporciona esos conocimientos a funcionarios de salud pública, aerolíneas y hospitales para ayudarlos a anticipar y gestionar mejor los riesgos.

El aprendizaje automático también está ayudando a los líderes a tomar decisiones frente a COVID-19. En marzo, un grupo de profesionales voluntarios, liderados por el ex jefe de científicos de datos de la Casa Blanca, DJ Patil, se acercó a AWS para obtener ayuda y apoyar una herramienta de planificación de escenarios que modeló el impacto potencial de COVID-19 para responder preguntas como: «¿Cuántas camas de hospital necesitaremos? ¿Por cuánto tiempo debemos emitir una orden de confinamiento? Necesitaban escalar su modelo para que los gobernadores de los EE. UU. pudieran comprender el volumen de exposición, infección y hospitalización para informar mejor sus planes de respuesta. En estrecha colaboración con AWS y la Escuela de Salud Pública Bloomberg de Johns Hopkins, el grupo trasladó el modelo a la nube, lo que les permitió ejecutar múltiples escenarios en solo unas horas y extender el modelo a los 50 estados para ayudarlos a tomar decisiones.

Descubrir medicamentos

El aprendizaje automático también puede ayudar a acelerar el descubrimiento de medicamentos para ayudar a tratar la COVID-19. BenevolentAI, una compañía de inteligencia artificial del Reino Unido, dirigió su plataforma para comprender la respuesta del cuerpo al coronavirus. Lanzaron una investigación utilizando su plataforma de inteligencia artificial de descubrimiento de fármacos para identificar medicamentos aprobados que podrían inhibir potencialmente la progresión del nuevo coronavirus. Utilizaron el aprendizaje automático para ayudar a derivar relaciones contextuales entre genes, enfermedades y medicamentos, lo que condujo a la propuesta de una pequeña cantidad de compuestos farmacológicos. En solo unos días, BenevolentAI descubrió que Baricitinib, un medicamento aprobado para la artritis reumatoide, resultó ser el candidato más adecuado. Baricitinib se encuentra ahora en ensayos clínicos en fase tardía con el Instituto Nacional de Alergias y Enfermedades Infecciosas de los EE. UU. (NIAID) para investigar su eficacia y seguridad como un posible tratamiento para los pacientes con COVID-19.

Todos estos ejemplos ponen de manifiesto el potencial del aprendizaje automático para ayudar a resolver grandes desafíos. El reto ahora, dice WEF, es “ trabajar juntos a escala mundial para innovar y encontrar nuevas formas en que el aprendizaje automático pueda contribuir en la lucha contra COVID-19”.


Fuente: Muy Interesante