Aplicaciones de la Informática en modelos de soluciones de la pandemia

ENSAYO

Aplicaciones de la Informática en modelos de soluciones de la pandemia.

A poco más de dos años desde que comenzó la pandemia mundial a causa del brote de coronavirus (covid-19), el mundo se vio sumido ante una amenaza que se ha cobrado millones de vidas humanas. Ante esta amenaza, el mundo se vio en la necesidad de juntar un sinfín de esfuerzos, tanto humano como tecnológico, para ayudar a frenar los casos de covid-19 que se presentaban, recopilando todos los datos que iban surgiendo sobre este virus (estructura, síntomas en pacientes, etc.) con el fin de darles un tratamiento que permitiera a los científicos combatirlos. Es aquí donde la Informática juega un papel fundamental en la lucha contra el covid-19.

El Machine Learning es una disciplina del campo de la Inteligencia Artificial que, a través de algoritmos, dota a los ordenadores de la capacidad de identificar patrones en datos masivos y elaborar predicciones (análisis predictivo), lo cual puede ser una poderosa herramienta para realizar predicciones sobre la evolución de la enfermedad del covid-19 y para buscar un posible tratamiento. Y esto es precisamente lo que una compañía de biotecnología, llamada AbCellera, está empleando un modelo de machine learning para poder desarrollar terapias basadas en anticuerpos de pacientes que se han recuperado, analizando más de 5 millones de células inmunitarias en busca de las que fueron capaces de producir los anticuerpos que ayudaron a los pacientes a recuperarse, de la cuales ya han identificado la secuencia de 500 anticuerpos que pueden ser candidatos para terapia en un futuro.

El Big Data consiste en un proceso que analiza e interpreta grandes volúmenes de datos, es aquella tecnología que permite recopilar y analizar un gran volumen de datos para poder extraer, de entre todos ellos, información relevante. Comprender cómo se comporta el virus es importante para diseñar medidas que frenen su propagación. Una organización llamada Nextstrain, es un proyecto de código abierto para aprovechar el potencial científico y de salud pública de los datos del genoma de patógenos brindado una vista actualizada continuamente de los datos disponibles públicamente junto con potentes herramientas de análisis y visualización para uso de la comunidad. Esta organización ofrece datos y mapas en tiempo real sobre la evolución del genoma del coronavirus, los cuales ayudan a los epidemiológicos a entender su avance en distintos países.

Cuando se trata de dar un diagnóstico en cuanto a si una persona está infectada con el virus, los métodos tradicionales incluyen tomografías computarizadas (CT) y radiografías de tórax (CXR), los cuales son analizados por profesionales médicos (humanos a fin de cuentas) y dado al crecimiento exponencial en el número de infectados en el mundo, llega a ser ineficiente seguir trabajando con esos métodos, en el sentido que los médicos podrían sufrir fatigas por las largas horas de trabajo, lo que podría llevar a un diagnóstico incorrecto. Y es por esto que han surgido nuevas propuestas para llevar a cabo un diagnóstico basado en los principios de la inteligencia artificial (como Machine Learning y Deep learning, es cual es un campo que permite a la máquina aprender por sí sola de los errores y la información que recibe.

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