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Javier Sedano. BC
Coronavirus en Burgos: «Hasta que tengamos una vacuna contra la covid-19, la Inteligencia Artificial puede ayudar a reducir los efectos»

«Hasta que tengamos una vacuna contra la covid-19, la Inteligencia Artificial puede ayudar a reducir los efectos»

Javier Sedano, director del I+D de ITCL Centro Tecnológico ·

Javier Sedano cree que las administraciones y los gobiernos han de trabajar con expertos en Inteligencia Artificial y Big Data para cribar datos que «son esenciales» a la hora de predecir posibles brotes y tratamientos médicos

El Norte

Burgos

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Miércoles, 29 de abril 2020, 09:47

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El director del I+D de ITCL Centro Tecnológico, y uno de los mayores expertos en Inteligencia Artificial de todo el país, Javier Sedano reconoce que la Inteligencia Artificial jugará «un papel protagonista» en la superación de la pandemia al poder ayudar a predecir posibles brotes en el futuro y ayudar en tratamientos médicos.

Así, considera que se ha de tener en cuenta su importancia porque «hasta que tengamos una vacuna contra la covid-19, la Inteligencia Artificial puede ayudarnos a determinar qué fármacos o tratamientos con los que ya contamos reducen los efectos en las personas infectadas».

Expertos de todo el mundo llevan semanas analizando los efectos que la Inteligencia Artificial tendrá en la superación de esta crisis mundial, y coinciden en señalar el protagonista papel de la IA. Entre otros, ya se usa IA en países que parecen haber superado la pandemia como China en apoyo a las medidas que restringen el movimiento de la población, para la previsión de la evolución de los brotes de enfermedades y la investigación para el desarrollo de una vacuna o un tratamiento.

Saber analizar los datos de la covid-19

En este contexto, Sedano considera que administraciones y gobiernos han de saber «manejar bien los datos» y contar con sistemas de medición capaces de ordenar los mismos de forma que «nos den las claves que necesitamos para poder sacar algo claro de ellos». En concreto, el experto destaca que a la hora de proceder a un buen análisis del número de casos, personas contagiadas, zonas de contagio, etc será «más que importante que todas las bases de datos que se utilicen sean iguales».

«De nada servirá el análisis, si las bases de datos que utiliza una localidad o una región son diferentes», apostilla Sedano, quien, además entiende que en este sentido es necesario definir antes «qué se quiere predecir», antes de comenzar a almacenar datos.

Con todo, señala que «un correcto análisis» ayudará a prever si un hospital puede colapsarse unos días antes de que ocurra o determinar los efectos sobre una población determinada en base a los niveles de contagio existentes en un determinado momento. «Si manejamos los datos bien y de forma profesional, podremos determinar antes de que ocurra un posible colapso del sistema sanitario», advierte.

La IA predijo el primer brote

El pasado 30 de diciembre, el algoritmo de inteligencia artificial de la startup BlueDot alertó a escala mundial de un posible brote en la provincia china de Wuhan. Meses después, el 15 de enero se confirmó la transmisión del virus entre humanos y su presencia en otros países.

Desde ese momento, la comunidad científica se ha volcado compartiendo datos y conocimiento. La inteligencia artificial y el análisis de datos masivos (big data) juegan un papel más que fundamental.

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