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Analizan con inteligencia artificial las epidemias del pasado para poder prever las del futuro

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Antes de que se hicieran públicos los primeros casos de COVID-19, un algoritmo basado en la inteligencia artificial (IA) desarrollado por una compañía de Canadá ya había detectado la existencia de un nuevo virus que se propagaba por la ciudad china de Wuhan. Esta muestra del potencial de las nuevas tecnologías aplicadas a la predicción de epidemias del futuro ha llevado a un grupo de investigadores de la Universidad Abierta de Cataluña (UOC) y de la Universidad de las Islas Baleares (UIB) a utilizar la inteligencia artificial para investigar nuevos modelos de predictibilidad y evaluar la perdurabilidad en el tiempo de las consecuencias de las crisis sanitarias.

Epidemias del pasado

«La crisis sanitaria provocada por la COVID-19 ha puesto de manifiesto la vigencia de las epidemias. Sabemos que habrá más en el futuro, pero no sabemos cómo serán. En cambio, sí que tenemos mucha información útil sobre las del pasado», explica Joana Maria Pujadas Mora, profesora de los Estudios de Artes y Humanidades de la UOC y una de las principales investigadoras del proyecto de investigación EPI-DESIGUAL junto con el doctor Pere Salas Vives, profesor del Departamento de Ciencias Históricas y Teoría de las Artes de la UIB.

El equipo que dirige Pujadas propone utilizar la inteligencia artificial, mediante el aprendizaje automático (machine learning) y el procesamiento de lenguaje natural (natural language processing), para el análisis masivo de datos históricos. «Las ciencias sociales -y, entre ellas, la demografía histórica- son indispensables para avanzar en la predicción y la lucha contra las epidemias, así como para valorar sus consecuencias», asegura la investigadora.

En el marco de EPI-DESIGUAL, financiado por el Ministerio de Ciencia e Innovación y que tiene la colaboración del Centro de Estudios Demográficos, se analizarán informaciones textuales de diarios oficiales y prensa diaria publicadas entre los años 1820 y 1960 y relativas en el cólera, la gripe de 1918 y la peste en Cataluña y las Islas Baleares. «El pasado es el mejor banco de pruebas para prevenir y preparar la llegada de crisis sanitarias del futuro, que desgraciadamente seguirán apareciendo, favorecidas por la globalización, el incremento de la interacción entre humanos y animales, el aumento de la urbanización y el cambio climático», remarca la investigadora de la UOC.

Actualmente, los 14 investigadores que participan en el proyecto recopilan toda la información de archivo disponible para, después, poder analizarla. El proyecto tendrá una duración de tres años y, una vez terminado, los resultados se divulgarán en revistas científicas de primer nivel, entre otras publicaciones y acciones de difusión.

Mejorar la predictibilidad y determinar la perdurabilidad

El objetivo de este proyecto de investigación es doble. Por un lado, busca innovar en los modelos de predictibilidad y desarrollo de las epidemias. Por otro, quiere evaluar la persistencia de los efectos de las epidemias a corto, medio y largo plazo en términos de desigualdad socioeconómica, y tener en cuenta las desigualdades relacionadas con la salud y los comportamientos demográficos desde una perspectiva de género. «Queremos determinar, por ejemplo, qué efectos tienen las pandemias en la natalidad», especifica Pujadas.

La finalidad última es contribuir a la mejora de la toma de decisiones por parte de la administración pública para poder aplicar medidas pertinentes y eficaces en la lucha contra las epidemias. Asimismo, se persigue que las políticas públicas relacionadas con la salud ayuden a disminuir las desigualdades económicas. De rebote, los resultados del proyecto contribuirán al nuevo paradigma de análisis de datos, que busca comprender la realidad a partir de grandes cantidades de datos que pueden ser estructuradas o no. Muchos autores pronostican que las investigaciones científicas como EPI-DESIGUAL, basada en la ciencia de datos y cuyos resultados serán altamente innovadores, reemplazarán el razonamiento inductivo que impera en la ciencia actual.

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