El modelo de IA encuentra que el distanciamiento físico que tiene un impacto positivo es necesario

Un estudio reciente realizado por un equipo de investigadores utilizó IA para predecir la tendencia de la pandemia de coronavirus en el transcurso de las próximas tres semanas. Según lo informado por VentureBeat, el modelo de IA predice que las políticas de distanciamiento social y la cuarentena están teniendo el efecto deseado, es decir, retrasando y amortiguando la gravedad de los brotes de coronavirus, evitando que los sistemas de atención médica se vean abrumados.

A medida que la pandemia de coronavirus continúa en todo el mundo y las economías de todo el mundo sienten la intensa tensión de los resultados de la pandemia, se presta cada vez más atención a la eficacia de las medidas de cuarentena y distanciamiento social. La gran mayoría de científicos y expertos en salud pública coinciden en que el distanciamiento social es necesario y está teniendo el efecto deseado en la proliferación del virus, y ahora un modelo de IA diseñado por un equipo de investigadores de varias universidades les respalda.

Investigadores del Centro de Ciencias de la Salud de la Universidad de Texas, el Instituto de Investigación del Suroeste y la Universidad de Texas han colaborado en un modelo de predicción de enfermedades que arroja predicciones para la propagación del coronavirus hasta tres semanas antes. Los investigadores resumieron sus hallazgos en un artículo preliminar. El modelo producido por los investigadores utilizó datos de población ponderados junto con datos de ubicación de teléfonos inteligentes para hacer sus predicciones. Los datos se recopilaron de varias organizaciones como la Organización Mundial de la Salud, el Centro para el Control y la Prevención de Enfermedades de EE. UU. y Safe Graph. El modelo es un sistema híbrido de IA llamado SIRnet y se integró con varios modelos epidemiológicos. Los autores del artículo dicen que el modelo es preciso en sus predicciones, ya que antes había predicho el resultado de varios esfuerzos de distanciamiento físico.

Los investigadores utilizaron los datos de los teléfonos inteligentes para obtener una "tasa de contacto", resultado de cálculos realizados utilizando el movimiento y las interacciones entre individuos dentro de una región geográfica específica. La tasa de contacto se calculó para los niveles de estado y país, y se comparó con los recuentos de casos de coronavirus que cubren casos fatales, casos activos y casos recuperados dentro de la región geográfica respectiva. Los investigadores utilizaron un lapso de tiempo de diez días para dar cuenta del retraso que ocurre entre obtener un resultado positivo en la prueba y el momento en que uno es infeccioso.

Según el equipo de investigadores, la "movilidad a nivel de cuarentena" (distanciamiento físico intenso) es necesaria para que los casos de COVID-19 se mantengan bajos. El equipo de investigación basó esto en su evaluación de las predicciones del modelo para tres semanas en el futuro, ya que el modelo encontró que si las restricciones se relajaran a solo el 50 % de sus niveles actuales, algunas regiones alcanzarían el borde de un pico estable (la muerte curva para estas regiones podría permanecer bastante baja o aumentar bruscamente). Mientras tanto, si se permitiera a aproximadamente las tres cuartas partes de la población salir de sus casas y moverse libremente, solo habría un pico levemente retrasado que sería aproximadamente 2/3 de la gravedad del pico en un entorno completamente descontrolado.

Naturalmente, los parámetros citados anteriormente son solo promedios y la gravedad exacta del brote varía entre regiones en función de una variedad de factores. Ciertas regiones geográficas que ya practican un fuerte distanciamiento físico están bien preparadas para evitar muchas más muertes en las próximas semanas. Por ejemplo, el condado de King, Washington, ha estado practicando el distanciamiento social y bajo fuertes restricciones durante poco más de un mes, y el modelo predice que si esas medidas permanecen activas, la cantidad de nuevas muertes podría reducirse a casi cero para junio. Sin embargo, si un condado como el condado de Bexar en Texas relajara las políticas de distanciamiento social, se produciría un crecimiento extremo. La movilidad del condado de Bexar era alrededor de la mitad de lo normal hasta el 11 de abril.

El nuevo modelo y su predicción parecen estar de acuerdo con varios otros modelos con respecto al éxito de los esfuerzos de distanciamiento físico, incluidos uno desarrollado por investigadores del MIT y uno desarrollado por un equipo conjunto de investigadores de Microsoft, TCS Research y el Instituto Indio de Tecnología. El modelo del MIT, en particular, predijo que si las medidas de cuarentena se reducían demasiado pronto, ocurrirían desastres, ya que los casos de COVID-19 verían picos masivos. Los investigadores responsables de ese modelo predijo que “Relajar o revertir las medidas de cuarentena en este momento conducirá a una explosión exponencial en el recuento de casos infectados, anulando así el papel jugado por todas las medidas implementadas en los EE. UU. desde mediados de marzo de 2020”.

Es importante que el modelo solo se extrapole a partir de datos históricos y que, como señaló la Institución Brookings, "si no se maneja con cuidado, un algoritmo de IA hará todo lo posible para encontrar patrones en los datos que están asociados con el resultado que está tratando de predecir". .” Siempre existe la posibilidad de que el modelo se ajuste por debajo o por encima de los datos y que las predicciones sean siempre

Aún así, las predicciones del nuevo modelo se suman al consenso de los funcionarios de salud pública de que el distanciamiento físico y la cuarentena son necesarios y efectivos.