REVISTA DYNA NEW TECHNOLOGIES

Quizás sea por un cierto pensamiento mágico que los gobiernos albergaron esperanzas, y sobre todo, destinaron financiación, al desarrollo de herramientas de inteligencia artificial contra el COVID-19. Mas el estado ilusorio pronto llegó a su fin, y ya en abril de este mismo año, la ONU anunció que la inteligencia artificial desarrollada contra la pandemia no valía prácticamente para nada. ¿Qué es lo que ha fallado con esa todopoderosa tecnología, llamada a cambiar el mundo, y que no nos ha socorrido en esta ocasión?

La disciplina científica de la que hablamos se ha empleado principalmente en cuatro frentes de lucha contra el virus: predicción de la propagación; diagnóstico; desarrollo de fármacos y vacunas; control social. Veamos qué ha pasado en cada uno de ellos:

Predicción de la propagación

Adelantarnos a la voluntad de expansión de este virus, no es lo mismo que hacerlo con la del Zika, la gripe, la malaria, o cualquier otro. Los datos son esenciales, y aún no estamos en disposición de tener una buena base, consolidada y homogénea entre todos los países. Este tipo de algoritmos, como las redes neuronales, son capaces de predecir según los datos que se les haya introducido. Dan un sentido al pasado, pero no adivinan el futuro. Es decir, no hemos sido capaces de introducir correctamente en estos algoritmos la historia de expansión del virus.

Un evento como esta pandemia, que no se base en nada pretérito y que desconozcamos su funcionamiento, es la criptonita de la inteligencia artificial. Además, muchos modelos de predicción y detección de rebrotes se basan en recopilar y entender texto escrito de diferentes medios o búsquedas en Internet. Obviamente, ese tipo de fuente ahora mismo ha saltado totalmente por los aires, y aporta más errores y dudas, que certezas.

Diagnóstico médico

Con toda probabilidad, éste sea el frente de batalla donde más recursos se hayan invertido para desarrollar soluciones inteligentes digitales. Principalmente, se han empleado técnicas de machine-learning para ayudar a diagnosticar a partir de radiografías, y detectar en base a una serie de imágenes y patrones, la aparición o no del temible virus.

Hay mucho oscurantismo en torno a estas herramientas. Cada hospital saca pecho de haber logrado el mejor algoritmo para lograr esto. Sobre todo, en el caso de China. Pero a la hora de la verdad, se descubre que la validación de este software se ha realizado con 35 ó 50 pacientes, lo cual es una completa tomadura de pelo para la comunidad científica. El experimento más serio ha conseguido muestras de rayos X de 13.000 pacientes. Es un primer paso, pero desde luego, la solución está muy lejos de que se implante de manera general en hospitales a tiempo de luchar contra la presente pandemia.

La enfermedad mejor tratada por la inteligencia artificial es la retinopatía diabética, que lleva estudiándose muchos años, y según el propio Google, la herramienta está lejos de sustituir a los profesionales sanitarios. Así que no esperemos que las aplicaciones para tratar el COVID-19 lleguen pronto.

Desarrollo de fármacos y vacunas

En este aspecto, no me detendré mucho. La inteligencia artificial ha ayudado en otras ocasiones a comprobar qué combinaciones de moléculas pueden dar lugar a nuevos medicamentos. Pero estamos ante una enfermedad muy desconocida, y las vacunas candidatas que están sonando están siendo desarrolladas con la experiencia de equipos humanos altamente especializados. Así que las máquinas tampoco llegarán a tiempo a este flanco de la lucha contra el COVID-19.

Control social

Este es el único aspecto en el que la inteligencia artificial está teniendo éxito. Este hecho es éticamente discutible, pero el caso es que muchas sociedades están empleando cámaras de reconocimiento para identificar posibles sujetos infectados, drones para advertir a sus ciudadanos que se exponen a multas por no guardar la cuarentena, o software que ayudan a predecir cómo se mueven los ciudadanos dentro de una área pequeña. Esto a su vez, puede estar alimentando el monstruo del tratamiento de datos.

Los anuncios grandilocuentes y grandes promesas de cambios globales mediante inteligencia artificial. La marea bajó y ahora se puede ver quién estaba desnudo y quién no. Y son las técnicas de control social las que más fácil y con mayor celeridad se han desplegado, y las que perciben los ciudadanos más de cerca.

Una vez repasados los aspectos de lucha antivirus a los que no llegaremos con los algoritmos actuales, ¿cuál es la enseñanza de todo esto? La ONU, en el informe previamente citado, aconseja seguir desempeñando esfuerzos en este campo, y no abandonarlos cuando la pandemia del COVID-19 se retire. Volverán a surgir otros brotes en el futuro, es seguro, y la experiencia acumulada en los momentos críticos de 2020 servirá como base para poder predecir de forma certera la propagación y el diagnóstico de los brotes en el futuro. Así está ocurriendo con la enfermedad del dengue o el Zika. Los resultados de predicción de rebrotes de estos virus no se obtuvieron en el momento en el que surgieron con fuerza, sino en un período de entre dos y cuatro años después. De hecho, este tipo de algoritmos está siendo muy útil para predecir los primeros brotes del virus del dengue y su propagación.

Por último, una reflexión: en diciembre de 2019, Bluedot, una startup canadiense de predicción de pandemias, alertó a las autoridades de que una gran amenaza estaba teniendo origen en Wuhan. No fue hasta muchos días después que la OMS no lo anunció hasta 9 días después, quizás cuando ya era tarde y el virus se había expandido por varios países. Por lo tanto, ¿estamos dispuestos a hacer ese salto de fe que nos permita fiarnos de la tecnología? ¿O hablaban de eso cuando decían que la inteligencia artificial nos dominaría? Como decía Edward O Wilson, el mayor problema de este mundo es que tenemos emociones del Paleolítico, instituciones medievales y tecnología propia de un dios.

Bibliografía:

Naudé, Wim. "Artificial intelligence vs COVID-19: limitations, constraints and pitfalls." Ai & Society (2020): 1.