COVID-19 Projections, una web que emplea inteligencia artificial para predecir la evolución de la pandemia.


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Dentro de los retos sanitarios más relevantes para atajar la propagación del nuevo coronavirus se encuentran el poder prever el impacto que en la morbilidad tenga el aumento del número de contagios -por lo que afecta directamente al sistema asistencial- y también poder evaluar la efectividad de las medidas de contención que han establecido las autoridades -como es uso de las mascarillas, propiciar la distancia social o incluso los confinamientos-. 

Precisamente, la primera fase de la pandemia, de marzo a junio, se caracterizó porque las medidas de contención fueron especialmente drásticas y por el colapso que se produjo en los centros sanitarios. Parece obvio reconocer que si hubiera una posibilidad de anticipar la evolución del número de infectados y de quiénes desarrollan un síndrome clínico severo dispondríamos de una mayor capacidad de anticipación sanitaria. 

También, los modelos de anticipación que representen hipótesis y proyecciones solventes pueden servir para cotejar de forma más precisa si determinadas medidas de control son efectivas, mediante la comparación de los casos teóricos con los realmente detectados.

Con esta finalidad se han creado para el SARS-CoV-2 diversos modelos de proyección de su progresión epidémica, que intentan ofrecer una imagen lo más fiel posible de la evolución esperada de los casos y de sus distintos perfiles clínicos, separando el grupo de los asintomáticos de los que necesitarán algún tipo de asistencia. La epidemiología clásica es prolija en este tipo de análisis prospectivos, y para ello se han desarrollado técnicas estadísticas muy precisas. 

La estadística vitaminada con IA. 

Uno de los modelos más recientes y avanzados se sitúa en un nuevo nivel de análisis, el del aprendizaje máquina o machine learning, uno de los componentes de la inteligencia artificial (IA). Su más claro ejemplo es la web COVID-19 Projections, que desarrolla técnicas avanzadas de análisis superpuestas sobre el modelo clásico aplicable a las enfermedades infecciosas. Es capaz de ofrecer proyecciones sobre el número de infecciones y muertes por COVID-19 para más de 70 países, abarcando territorios con cerca de 6.400 millones de personas, y representando más del 95% de todas las muertes por COVID-19 notificadas a nivel mundial.

La definición de caso que emplea esta web consiste en considerar como tal a todas las personas que se infiere han sido infectadas por el virus SARS-CoV-2, y no solo a las que se sometieron a una prueba analítica y dieron positivo. Se asume el principio de que una buena parte de las personas infectadas no se hacen la prueba y, por lo tanto, no se informan como casos positivos. Basan este punto de partida en los datos norteamericanos, donde se estimó durante el mes de agosto que el número real de personas infectadas en aquél país era aproximadamente de 4 a 8 veces mayor que los casos informados oficialmente. Igualmente, consideran que el número de personas que son “activamente infecciosas” es el 50% de las que se consideran como "actualmente infectados".

El modelo de predicción para COVID-19 de esta web es una combinación del poder de la inteligencia artificial con los modelos clásicos empleados hasta ahora en enfermedades infecciosas. Se fundamenta en un simulador basado en el modelo SEIR (Susceptible - Exposed - Infectious - Recovered) que emula el desarrollo de la epidemia en cada región, con la peculiaridad de que los parámetros y entradas cuantitativas de las que se nutre el modelo intentan minimizar los errores de cálculo, ajustándolos mediante técnicas de aprendizaje automático. Emplean, así mismo, datos de muertes diarias reportados por cada región para pronosticar futuras muertes reportadas.

El modelo SEIR que se emplea es de código abierto y las proyecciones se cargan diariamente en el repositorio para programadores GitHub .

Los autores del proyecto dicen que su objetivo es mostrar las fortalezas de la inteligencia artificial para abordar uno de los problemas más difíciles que hay en el ámbito de la epidemiología: predecir la trayectoria de una pandemia. 

¿Qué es realmente lo que hace original este modelo?

Por una parte, que ofrece actualizaciones diarias, puesto que el modelo es rápido de ejecutar y fácil de regenerar. Se actualiza a diario y así proporciona proyecciones más precisas. Comenzaron a ofrecer datos el 1 de abril y hasta ahora ningún otro modelo ofrece este nivel de frecuencia de actualización.

El proyecto no recibe financiación pública y dicen operar sin influencia pública o privada. El modelo solo usa los datos de muertes diarias informado por la Universidad Johns Hopkins, seguramente el más referenciado a nivel mundial. A diferencia de otros modelos, no emplean fuentes de datos adicionales -se han llegado a tabular algunos como movilidad, temperatura ambiental, distribución por edades, tráfico aéreo, etc- en otros casos. Consideran los diseñadores de este modelo que estas otras fuentes eventualmente pueden ser útiles, pero también pueden introducir ruido y complejidad adicional, induciendo sesgos. 

Además, existe un control de calidad exhaustivo y diríamos que permanentemente evolutivo. Sus creadores evalúan el desempeño del modelo de manera semanal, mediante correcciones basadas en la constatación real de casos y fallecidos, que sirve para modificar el código de programación.

El nivel de análisis territorial está permitiendo en Estados Unidos valorar la evolución de la epidemia según sean las decisiones de los diferentes territorios sobre confinamientos y aperturas de la actividad, y sirve para evaluar los momentos más adecuados para implementarlas. Gracias a la flexibilidad del modelo, se pueden validar determinadas hipótesis, como lo que hubiera sucedido si las medidas de distancia social se hubieran adoptado una semana antes o una semana después. 

Pero por encima de todo, se trata de un modelo que ofrece simulaciones realistas, y al mismo tiempo fáciles de interpretar y comprender a través de los gráficos y diagramas que lleva asociados. De ahí que navegar e interactuar en esta web aporta una impresionante información sobre la evolución de la epidemia pasada, presente, y muy probablemente también futura.