Data et Covid-19

¿Cómo puede ayudar la ciencia del dato en una situación de pandemia?

por Marlon Cárdenas - Data Scientists | minutos de lectura

La Inteligencia artificial (IA) y la ciencia de datos buscan la creación de soluciones tecnológicas que hagan evolucionar los servicios que cubren las necesidades actuales y futuras de la sociedad. En este sentido, son muchas las disciplinas a las que prestan su apoyo y, entre ellas, las ciencias de la salud ocupan un lugar prominente, sobre todo dada la situación actual ante la pandemia provocada por la Covid-19. 

Agilizar los procesos de aprendizaje

La sociedad puede obtener grandes beneficios del aprendizaje de las máquinas en sus aplicaciones para brindar asistencia a problemas complejos de las personas. No obstante, hay algunos retos que deben ser cubiertos para ello. Por ejemplo, disponer de mecanismos que faciliten la recolección de muchos datos para aprender de la naturaleza. Además, la descripción de un nuevo virus y la predicción del comportamiento de la sociedad ante éste puede ser una tarea muy compleja, por lo que es necesario construir escenarios de experimentación para aprender de ellos.

La inteligencia artificial surge entonces como una herramienta fundamental para agilizar los procesos de aprendizaje, describiendo mejor la situación actual, realizando predicciones de lo que podría ocurrir mañana y finalmente, ayudarnos como sociedad a determinar cuál es la mejor forma de actuar. 

 

Aplicaciones de monitorización

Entre las principales funcionalidades de las tecnologías digitales y los datos y la inteligencia artificial para ayudar en la lucha contra el Covid-19, destacan las aplicaciones que se han desarrollado en distintos países para monitorizar la expansión del virus. Éstas se valen de la identificación de los teléfonos mediante geolocalización para registrar los dispositivos con los que hemos estado en contacto. Si alguien da positivo en Covid-19, queda registrado en la aplicación y se avisa a las personas afectadas para evitar la propagación del contagio.

Para garantizar la privacidad, los datos se anonimizan y no se transmiten en tiempo real.

 

Aplicaciones de diagnóstico médico

Además, es posible construir aplicaciones que ayuden en la detección de nuevos casos. De hecho, ya existen algunos ejemplos de este tipo de usos. El equipo de Data Analytics de Sopra Steria está trabajando con investigadores de la Fundación San Juan de Dios y clínicos del Hospital San Juan de Dios de León para ayudar en la detección y diagnóstico de la amiloidosis cardiaca o "síndrome del corazón rígido", a través de la aplicación de técnicas de Inteligencia Artificial.

Esto implica generar la capacidad de medir dichos síntomas y características, así como analizarlos conjuntamente, mejorando y aumentando la velocidad en el diagnóstico a medida que aumentan los datos.

Los modelos predictivos tienen como propósito asignar una probabilidad de pertenencia a una clase de interés, por ejemplo, la probabilidad de que un nuevo caso de estudio (un nuevo paciente con sus variables sintomáticas medidas) padezca la enfermedad.

 

Telemedicina

Del mismo modo, se puede favorecer la telemedicina al permitir la colaboración entre profesionales sanitarios que actúen desde diferentes ámbitos o el diagnóstico remoto, por ejemplo, a través de sistemas de videoconferencia, soluciones de realidad aumentada, análisis de datos e IoT.

 Todas las disciplinas, industrias y personas tienen su papel y pueden apoyar, ya sea desarrollando soluciones, ayudando en la distribución, atendiendo a los pacientes o limpiando y desinfectando los hospitales. En este sentido, la ciencia de datos es un gran aliado en esta batalla de la que todos formamos parte.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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