Investigadores eafitenses desarrollan una plataforma web interactiva que mediante el modelado matemático, la simulación y la inteligencia artificial permitirá evaluar las estrategias de control del covid-19, predecir los casos de contagio en los territorios y pronosticar asuntos como la capacidad de atención de la red hospitalaria en cuanto, por ejemplo, la disponibilidad de camas de cuidados intensivos (UCI). Entre las novedades está la posibilidad de analizar, a través de las interacciones en redes socilaes, los sentimientos de los colombianos frente a la pandemia.
En esta herramienta tecnológica -que será útil para las autoridades de salud, gobiernos y tomadores de decisiones públicas para combatir el coronavirus- trabajan integrantes de los grupos de investigación en Modelado Matemático, I+D+I en Tecnologías de la Información y las Comunicaciones (Giditic), y Matemáticas y Aplicaciones de EAFIT. Se trata de uno de los cuatro proyectos de la Universidad (uno de estos como coejecutora) que el Ministerio de Ciencia, Tecnología e Innovación (Minciencias) seleccionó para financiación en una reciente convocatoria para frenar los efectos del covid-19.
Apoyados en datos epidemiológicos globales y otros locales suministrados por la Secretaría de Salud de Medellín, los investigadores esperan construir los modelos que estarán a disposición en la plataforma interactiva, la que servirá de apoyo para las autoridades de salud pública en la toma de decisiones frente a la gestión de la pandemia. El proyecto se titula Plataforma web para la recolección de datos, visualización, análisis, predicción y evaluación de estrategias de control de la enfermedad producida por SARS-CoV-2 mediante herramientas de modelación matemática, simulación e inteligencia artificial.
“Estamos en la validación de los modelos, antes de subirlos a la plataforma web. Para unos modelos la información que se ha generado en el ámbito mundial ha apoyado esa validación, pero para otros hacemos unos convenios con la Alcaldía de Medellín y estamos a la espera de esos datos”, comenta María Eugenia Puerta Yepes, doctora en Ciencias Matemáticas e investigadora principal del proyecto, quien está acompañada de Mauricio Toro Bermúdez, Fredy Hernán Marín Sánchez, Paula Alejandra Escudero, José Lizandro Aguilar Castro y Vadim Azhmyakov, investigadores de los departamentos de Ciencias Matemáticas y de Ingeniería de Sistemas.
La científica eafitense destaca que esta plataforma web permitirá mantener un control más eficiente de la curva epidemiológica. A su vez, mejorar la gestión de los recursos en el sector de la salud gracias al modelado matemático aplicado a la transmisión de enfermedades. “El proyecto se presentó para ejecutarlo en ocho meses. Estaríamos entregando componentes de esta plataforma tan rápido como tengamos los datos. Hay módulos que en un mes podrían empezar a funcionar. Depende del suministro de la información epidemiológica”, sostiene María Eugenia, profesora del Departamento de Ciencias Matemáticas de la Institución.
Inteligencia artificial para combatir el covid-19
Uno de los componentes principales del proyecto es la creación de herramientas de inteligencia artificial para determinar asuntos como el efecto de las medidas de salud pública en los sectores sociales y económicos. Además, mediante el procesamiento del lenguaje natural y el análisis de las interacciones en redes sociales se podrá examinar los sentimientos de los colombianos respecto a la pandemia. Este análisis de información, finalmente, entregará evidencia que servirá de base para la toma de mejores decisiones públicas.
“En el área de inteligencia artificial estamos incluyendo cosas bastante novedosas como, por ejemplo, analizar información de redes sociales como Twitter y Facebook para ver cuál es la opinión de la gente y censar como está reaccionando frente a cada noticia. Eso se llama análisis de sentimiento y opinión”, comenta Mauricio Toro Bermúdez, doctor en Informática y líder del módulo de Inteligencia Artificial. “Los modelos matemáticos van a servir para apoyar la toma de decisiones de las diferentes autoridades de salud a partir de datos, con los que podemos hacer pronósticos y simulaciones de escenarios”, complementa.
Algunos de los investigadores que adelantan este proyecto pertenecen al grupo de estudios en Epidemiología Matemática, conformado hace ocho años por expertos en áreas como biomatemática, epidemiología y ciencias de la computación de EAFIT. Como parte de la experiencia en el desarrollo de prototipos de software para el análisis de epidemias, este grupo diseñó también un modelo matemático predictivo para el análisis de las dinámicas del dengue.
En relación con el proyecto para enfrentar el virus, Paula Alejandra Escudero Marín, ingeniera de sistemas y coinvestigadora del proyecto, sostiene que el presente estudio tendrá un resultado muy positivo en el manejo de la salud pública del país “porque permitirá contar con una herramienta fundamentada en la modelación matemática, la simulación y la inteligencia artificial para evaluar diferentes estrategias que ayuden a mitigar la propagación del covid-19”. Estrategias relacionadas a aspectos socioeconómicos, demográficos, logísticos y sanitarios podrán ser tenidas en cuenta por las autoridades de gobierno.
“La modelación matemática de la cantidad de contagiados diarios permitirá hacer pronósticos de corto y mediano plazo del número de contagios, muertes por el virus y, eventualmente, calcular el tiempo o las condiciones con las cuales la curva epidémica se estabilice”, comenta Fredy Marín, magíster en Ciencias Aplicadas, quien enfatiza que prever el número esperado de pacientes en casa, hospitalizados y en cuidados intensivos, permitirá una mejor planificación respaldada en resultados científicos. “Al finalizar el proyecto se podrá contar con una plataforma web interactiva que permitirá manejar otro tipo de epidemias”, concluye.
Los otros proyectos de EAFIT que serán financiados por Minciencias para combatir el covid-19 son:
• Viabilidad y validación de la aplicación de modelos de inteligencia artificial para la detección de neumonía en los servicios de radiología de hospitales de tercer y cuarto nivel de Medellín, con Olga Lucía Quintero Montoya como investigadora principal.
• Desarrollo a escala piloto de una membrana de filtración basada en nanofibras para el manejo de pacientes con infecciones agudas respirables-covid-19, a cargo de Mónica Lucía Álvarez Lainez
• Y, con EAFIT como coejecutora con la Alianza Caoba y otras instituciones, el proyecto Desarrollo y evaluación de modelos matemáticos y epidemiológicos que apoyen la toma de decisiones en atención a la emergencia por SARS-COv-2 y otros agentes causales de IRA en Colombia utilizando Data Analytics y Machine Learning, con el profesor Edwin Montoya Múnera.
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Alejandro Gómez Valencia
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