Una definición sucinta de Inteligencia Artificial (IA) la define como la combinación de algoritmos con el propósito de crear máquinas que presenten las mismas capacidades que el ser humano. Mientras que el ser humano ha intentado entender por milenios cómo piensa, la IA es mucho más ambiciosa en su propósito, no solo se interesa por la forma en que pensamos, sino que busca construir entidades inteligentes. Para los expertos Stuart Russell y Peter Norvig, la IA es una de las ciencias más recientes, pues surgió después de la Segunda Guerra Mundial y su nombre se acuñó en 1956. Entre los subcampos de interés de esta novedosa ciencia, se encuentra la demostración de teoremas matemáticos, la escritura de poesía y el diagnóstico de enfermedades.
Es natural preguntarse cómo logra esta ciencia joven abarcar ámbitos tan diversos, y la respuesta también la ofrecen Russelll y Norving: la IA sintetiza y automatiza tareas intelectuales y es, por lo tanto, potencialmente relevante para cualquier ámbito de la actividad humana. En tiempos de pandemia y una vez que algunos países han logrado aplanar y vencer la curva de contagios, la IA se presenta como una opción más que relevante para diseñar soluciones que contribuyan a este propósito. Una nueva esperanza para resolver el mayor desafío de la humanidad en lo que va del siglo XXI.
Desde hace varios años, la IA se aplica a la medicina, por ejemplo, en la lucha contra el cáncer. Empresas como Moderna Therapeutics y Gritstone Oncology han desarrollado medicamentos que superan la efectividad de los tratamientos convencionales. Con la ayuda de la IA pueden crear vacunas que se dirigen a las proteínas específicas de cada paciente para crear un tratamiento más preciso. Hoy que la Covid-19 causa mayores estragos en América Latina y cuando el mundo prácticamente alcanza los siete millones y medio de casos, la IA ha atraído la atención de expertos, instituciones y gobiernos alrededor del mundo.
Para predecir escenarios, la IA requiere del análisis masivo de datos. El diseño de herramientas específicas depende de la conjugación de estos ámbitos de conocimiento imprescindibles en nuestro tiempo, y que normalmente asociamos con el entretenimiento; por ejemplo, cuando comprobamos la eficacia de los algoritmos que identifican fácilmente nuestras preferencias según las películas o series que vemos en la plataforma de streaming a la que estamos suscritos, o al realizar compras por internet. Sin embargo, es importante notar que, como ámbitos de conocimiento, tanto la IA como el Big Data pueden lograr aplicaciones sofisticadas y útiles en el control de la pandemia.
Sus aplicaciones se extienden de la búsqueda de la vacuna que a todos preocupa a las formas de prevenir rebrotes en medio de las estrategias de desconfinamiento. Con la ayuda de la IA se podría identificar a personas con síntomas de Covid-19 mediante los datos almacenados en dispositivos móviles o cámaras instaladas en sitios públicos. Para Giulio Toscani, experto en la materia, la IA tiene una ventaja en comparación con otras tecnologías: puede ser muy rápida en clasificar; aprende muy rápido cuáles son las categorías, y entonces puede llenarlas con la información correspondiente. Toscani concluye que esto puede ser muy fácil cuando hay que decir si una persona se ha movido o no se ha movido.
En México podemos estar orgullosos de que haya aplicaciones de la IA en desarrollo que no deberían pasar desapercibidas. Entre otras, está el uso del sistema de visión de luz infrarroja Eva, tecnología mexicana utilizada para detectar el cáncer de mama, hoy enfocada en la identificación de personas con síntomas de SARS-CoV-2. ¿Cómo funciona? A través de una cámara térmica, la tecnología Eva detecta cambios anormales en la temperatura e inflamación de garganta —síntomas principales de los portadores del virus— con luz infrarroja emitida directamente por el cuerpo. Así, con base en aprendizaje de máquinas, las cámaras ubicadas estratégicamente en lugares con alto flujo de personas podrían detectar automáticamente a personas contagiadas.
Por otra parte, está el sistema de diagnóstico rápido desarrollado por investigadores del Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica, INAOE, y el Centro de Investigación en Matemáticas, CIMAT, dos de los centros públicos Conacyt que recientemente estuvieron envueltos en la polémica por el recorte a los recursos indispensables para su funcionamiento. Este sistema se basa en imágenes de rayos x del tórax; al procesarlas obtiene en automático características de sistemas respiratorios infectados; entonces genera un diagnóstico capaz de identificar correctamente hasta al 96% de pacientes con Covid-19. El proyecto plantea que cualquier médico con equipo de rayos X y acceso a internet lo podría utilizar. No obstante, podría interferir en el resultado la calidad de las imágenes tomadas y, desde luego, no podría diagnosticar a pacientes asintomáticos; desventajas que no le restan mérito al desarrollo.
Otro caso interesante, aunque de la empresa española Biometric Vox, consiste en una aplicación informática que permitirá detectar un índice de contagio del virus analizando la voz de cualquier persona a través de modelos de IA. Este sistema permitiría detectar, sin contacto físico y en tiempo real, el estado del aparato fonador. Así, aportaría un índice de contagio y serviría a las autoridades sanitarias como ayuda complementaria para el control de la propagación del virus. Debido a que un síntoma en casos graves es la dificultad para respirar, la generación de la voz es un indicador de contagio que puede ser medido y clasificado.
Es imposible obviar que el uso de las nuevas tecnologías genera dilemas éticos que deben considerarse si lo que se busca es adoptarlas como estrategias de política pública. Recordemos que la vigilancia digital emprendida por China y que consiste en que desde una app en los smartphones se obtienen datos sobre temperatura corporal y desplazamientos de los usuarios se explica, sin duda, por el sistema de gobierno autoritario en el que los ciudadanos deben ceder parte de su privacidad en aras del progreso de la nación, pero ¿qué hay de la implementación de estos mecanismos en países democráticos? Sin duda, no está claro que puedan concretarse, en parte por la oposición a medidas que pongan en riesgo la protección de los datos personales.
Vale preguntarse cuál es el bien mayor ante una enfermedad mortal, que carece de una vacuna y cuyos tratamientos son aún experimentales. En tanto, podemos llegar a dos conclusiones interesantes. La primera es no desestimar la potencia de soluciones que derivan de la Inteligencia Artificial, y la segunda, que epidemiólogos y data scientist están y estarán entre las profesiones más valoradas hacia el futuro. La ciencia no se detiene.
*Director General del ICAPET
