Cómo la IA puede ayudar al sector de la salud pública a hacer frente a futuras crisis

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Desde el COVID-19 hasta la viruela del simio y los sustos intermitentes de la poliomielitis, la preocupación por las crisis de salud pública ha aumentado drásticamente en los últimos años.

Vivir en un mundo globalmente conectado en medio del cambio climático y una población en crecimiento ha permitido la aparición de virus más frecuentes y fomentado su propagación. Un estudio de investigación del año pasado estimó que la probabilidad de nuevos brotes de enfermedades se triplicará en las próximas décadas. Afortunadamente, ha habido avances tecnológicos significativos que pueden ayudar a minimizar el impacto de estos problemas de salud global.

A medida que se multiplican las crisis de salud, también lo hace el poder y la práctica de la inteligencia artificial (IA) al servicio de la salud pública. Varios factores han influido en esto, incluidos los rápidos avances de software, una mayor conectividad, comunicaciones móviles y computación en la nube, y han sido estimulados aún más rápidamente por las necesidades urgentes provocadas por el brote de COVID.

Por lo tanto, los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades (CDC) han utilizado con éxito tecnologías de inteligencia artificial y aprendizaje automático (ML) para acelerar su gestión y análisis de datos de diferentes datos demográficos y poblaciones, lo que les permite predecir y rastrear diferentes variantes de COVID, tasas de distribución de vacunas y mucho más.

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Las posibilidades de estas tecnologías en el sector de la salud pública no acaban con estos usos ni con el COVID. Los funcionarios de salud pública pueden aprovecharlos para informar de manera efectiva las decisiones de política pública y de salud social y para la atención médica individual.

La IA ya se aplica ampliamente en el cuidado de la salud: desde la adopción de la plataforma de ciencia de datos adecuada hasta el análisis predictivo para obtener información más útil. También es evidente en aplicaciones que van desde la predicción de resultados clínicos de pacientes con COVID hasta el descubrimiento de nuevos medicamentos para combatir enfermedades.

Uno de los mayores desafíos es aprovechar la gran cantidad de información ahora disponible de una multitud de fuentes para obtener información útil. Las nuevas plataformas de gestión de datos permiten a las agencias de salud pública agregar, gestionar y analizar datos en formatos dispares. Esto incluye datos no estructurados, como datos de sensores, notas de trabajadores sociales y publicaciones en redes sociales, la mayoría de los cuales no son fácilmente utilizables por plataformas anteriores.

Los datos agregados se pueden segmentar y evaluar para brindar una visión más clara de la salud general de la población. El análisis predictivo basado en estos datos puede identificar tendencias emergentes, factores de riesgo de enfermedades y sugerir la asignación de recursos de atención médica limitados.

La IA también se puede utilizar para detectar la aparición y propagación de nuevas enfermedades.

La empresa canadiense Blue Dot, por ejemplo, detectó el COVID incluso antes que la Organización Mundial de la Salud. Su objetivo era "difundir el conocimiento más rápido de lo que se propagan las enfermedades". La empresa ha diseñado una aplicación que utiliza ML y procesamiento de lenguaje natural (NLP) impulsado por IA para monitorear una gran cantidad de fuentes de información en línea para rastrear, ubicar y conceptualizar la propagación de enfermedades infecciosas.

Luego hicieron todo lo posible para predecir la propagación de la enfermedad a diferentes partes del mundo y luego determinar el potencial...