Utilización de técnicas de técnicas de inteligencia artificial (IA), técnicas de aprendizaje automático (ML), aprendizaje profundo (DL) y visión por ordenador (CV) en la supervisión y el control de la propagación de COVID-19.

COVID-19 es un virus infeccioso causado por el síndrome respiratorio agudo SARS-CoV-2. El 11 de marzo, la Organización Mundial de la Salud (OMS) declaró la COVID-19 como pandemia, con unos 118.000 casos en 100 países.

Al ser una enfermedad altamente infecciosa, ha planteado importantes retos a los sistemas sanitarios mundiales. Ante el riesgo sostenido de propagación mundial, el sector sanitario está pendiente de las nuevas tecnologías para luchar contra esta enfermedad.

La inteligencia artificial (IA), el Internet de las cosas (IoT), la tecnología blockchain, la robótica, etc., son algunas de las tecnologías inteligentes e innovadoras que han revolucionado la industria de la salud en el pasado reciente.

La técnica de ML está siendo ampliamente explorada para predecir la propagación de este virus y también proporciona información útil para controlar su propagación. Las técnicas de CV son útiles para diagnosticar a los pacientes infectados mediante tomografía computarizada (TC) y resonancia magnética (RM). La industria farmacéutica también está explorando la IA para diseñar y desarrollar rápidamente la vacuna contra el COVID-19.
Los robots con IA se utilizan en los hospitales para reducir la carga de trabajo de los médicos y el personal sanitario. En un futuro próximo, esta tecnología surgirá como una herramienta útil para luchar contra otros trastornos que afectan a la vida del ser humano.

Introducción

El COVID-19 ha golpeado a nivel mundial a una escala colosal. Con 193 millones de casos registrados en todo el mundo y declarada como pandemia por la Organización Mundial de la Salud (OMS), ha provocado un grave impacto en la humanidad. Al tratarse de una enfermedad altamente contagiosa, ha puesto a los servicios sanitarios mundiales ante sus graves retos. Ha llegado el momento de que la comunidad investigadora de todo el mundo se reúna y aporte su contribución a la lucha contra esta crisis.

Los profesionales de la salud están luchando en primera línea contribuyendo sin descanso, y los investigadores biológicos y sanitarios están muy implicados en el desarrollo de vacunas y tratamientos.

Esta pandemia ha unido a toda la humanidad para desarrollar soluciones innovadoras para combatirla. Las tecnologías modernas pueden ayudar a la humanidad a luchar contra la pandemia de muchas maneras, como por ejemplo: el cribado de la población, el rastreo de contactos, los robots que ayudan a los profesionales de la salud, la minimización del contacto humano con sistemas autónomos, la aceleración del descubrimiento de fármacos, los diagnósticos eficientes y los chatbots para varios sectores, por nombrar algunos.

Varios países están luchando para minimizar las pérdidas debidas al brote; sin embargo, un rasgo común es la aplicación del bloqueo, que se ha convertido en el principal mecanismo de defensa también para la India. En el momento de escribir este artículo, India tenía más de 0,9 millones (https://www.worldometers.info/coronavirus/#countries) de casos activos, en medio de una población de 1.300 millones. Esto ha supuesto un caso interesante de lucha epidémica para el mundo cuando el valor previsto de R0 para los casos de COVID-19 se sitúa entre 2 y 3 [1].

Sin embargo, un gran sacrificio realizado para aplanar la curva es la economía india, que ha sufrido debido al bloqueo continuo desde el 23 de marzo de 2020. India notificó su primer caso de COVID-19 el 30 de enero de 2020, con un origen de la infección en China [2].
El seguimiento de los primeros 50 casos de COVID-19 en la India nos da una idea general de la propagación por estados y de las medidas adoptadas por el gobierno para hacer frente a la epidemia y su eficacia. El 30 de enero, India notificó sus tres primeros casos de COVID-19 en el estado de Kerala. Le siguieron Delhi, Telangana y Tamil Nadu.

La situación se volvió más crítica cuando el estado de Rajastán notificó 17 casos (16 turistas italianos junto con su conductor indio). El 5 de marzo, la región de la capital nacional de India (NCR) notificó casos en Ghaziabad y Gurgaon. Kerala notificó el 9 de marzo el paciente más joven, una niña de 3 años con antecedentes de viaje a Italia. El 10 de marzo, Pune, en Maharashtra, notificó dos casos, los primeros del estado. El primer caso de transmisión de tercer nivel se descubrió en Meerut, una persona que estuvo en contacto con seis pacientes en Agra, que contrajo la infección de un paciente en Delhi que tenía antecedentes de viaje a Italia.

A partir del 12 de septiembre, el número de casos ha aumentado a 4,5 millones en India. Este documento presenta la trayectoria de la inteligencia artificial (IA) en la predicción y el control de la propagación del COVID-19 en todo el mundo.

En marzo de 2020, se construyeron hospitales inteligentes en Wuhan, China, para los pacientes de COVID-19 que utilizan la IA y el Internet de las Cosas (IoT). Los hospitales utilizan dispositivos inteligentes de la IoT para el seguimiento de la salud de los pacientes sin contacto y robots para la limpieza y desinfección de diferentes áreas de los hospitales.

Inteligencia Artificial

La palabra IA significa automatización del comportamiento inteligente y fue acuñada por primera vez en el año 1956 en la conferencia de Dartmouth, Estados Unidos. La IA es un subconjunto de las ciencias de la computación y se define como la ciencia y la ingeniería para crear máquinas inteligentes, especialmente programas informáticos inteligentes.

Alan Turing [3] y John McCarthy son los dos científicos que serán recordados por el descubrimiento de la IA. Desde su creación, la tecnología ha experimentado un crecimiento exponencial en diferentes sectores de nuestra vida cotidiana.

Con la disponibilidad de sistemas integrados de gama alta y 70 años de investigación en programación de IA, nuestros sueños se están convirtiendo en una realidad en la que los seres humanos pueden pensar en hacer innumerables hazañas que antes no eran posibles. IoT es otra tecnología en auge que básicamente recoge, envía y actúa sobre los datos que recoge del entorno. La IA y el IoT, que forman parte de la revolución industrial 4.0, han revolucionado conjuntamente la salud, la agricultura y la industria de la automatización.

La IA es un campo interdisciplinario y tiene diversos subcampos, y cada campo en sí mismo es un área de investigación innovadora. El aprendizaje automático (ML), el aprendizaje profundo (DL), el sistema experto (ES), el procesamiento del lenguaje natural (NLP), la red neuronal artificial (ANN), la computación suave, la representación y planificación del conocimiento, el juego, la lógica difusa (FL) y la visión por ordenador (CV) son las subáreas de la IA, como se muestra en la siguiente figura. El ML proporciona al ordenador la capacidad de aprender sin ser programado explícitamente. En el ML, las máquinas aprenden, se adaptan y mejoran con un conjunto de datos sin ayuda humana.

Subáreas de la inteligencia artificial.
Subáreas de la inteligencia artificial.

Los algoritmos de ML se clasifican en tres categorías, es decir, algoritmos de aprendizaje supervisado, no supervisado y de refuerzo. Los algoritmos de aprendizaje supervisado trabajan con un conjunto de datos etiquetados, los algoritmos de aprendizaje no supervisado trabajan con un conjunto de datos no etiquetados, mientras que los algoritmos de aprendizaje por refuerzo aprenden del entorno mediante recompensas y castigos. El DL es un subconjunto del ML y explora la estructura jerárquica de las RNA para aprender y generalizar de forma no lineal.

Los algoritmos de ML y DL son ampliamente explorados por sitios de comercio electrónico y entretenimiento como Amazon, Flipkart y Netflix para identificar los gustos del usuario. Las industrias sanitarias están explorando el potencial de los algoritmos de ML y DL para el descubrimiento de fármacos y predecir su tasa de éxito en función de los factores biológicos humanos. Las técnicas de CV, otra subárea vital de la IA, básicamente entrenan al ordenador para interpretar y comprender el mundo visual. Utilizan modelos de DL para identificar y clasificar objetos en conjuntos de datos de imágenes digitales. La fraternidad médica utiliza técnicas de CV para la identificación y clasificación de enfermedades.

ES es un programa informático que muestra un comportamiento inteligente y resuelve problemas del mundo real mediante el razonamiento de un sistema basado en el conocimiento. El sistema utiliza la base de datos de conocimiento experto y ofrece sugerencias o ayuda en la toma de decisiones en diversas áreas de la ciencia y la ingeniería, como el diagnóstico médico, la identificación de fallos en vehículos, el sistema de control de procesos, etc.

FL también muestra la capacidad de toma de decisiones de los seres humanos, que implica todas las posibilidades intermedias para tratar problemas inciertos en la ingeniería biomédica. La PNL es uno de los campos importantes de la IA que permite a los ordenadores comprender y generar el habla humana. La PNL utiliza algoritmos de ML para extraer el significado del lenguaje humano. Las aplicaciones de asistentes virtuales, Google duplex, el traductor de Google y los robots utilizan la PNL para entender la sintaxis y la semántica del lenguaje no estructurado.

Impactos: 2

Calificar