Modelo basado en inteligencia artificial predice "consecuencias catastróficas" de no seguir con medidas de cuarentena contra el covid-19

Coronavirus en el mundo. Reuters.

Un equipo de ingenieros del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT, por sus siglas en inglés), en Estados Unidos, desarrolló un modelo de aprendizaje basado en inteligencia artificial (IA) para cuantificar el impacto de la propagación del nuevo coronavirus. Y pese a que pronostica una meseta de infecciones en los próximos días en los países más afectados, advierte que relajar las medidas de cuarentena y distanciamiento social podría ser catastrófico.

A diferencia de otros estudios al respecto que han construido con datos de algunos de los brotes virales más recientes, como el del SARS-CoV-1 y el MERS-CoV, este nuevo modelo extrapola los datos públicos disponibles únicamente de las tasas de infección por covid-19. Además, la IA fue entrenada para aprender cómo los individuos infectados en cuarentena —que por ende no son transmisores— impactan la tasa de infección para luego predecir patrones más precisos de propagación de la infección y lograr un mejor pronóstico.

"Nuestro modelo es el primero que utiliza datos del propio coronavirus e integra dos campos: aprendizaje automático y epidemiología estándar", aseguran en un artículo del MIT sus autores, Raj Dandekar, candidato a doctorado de ingeniería civil, y George Barbastathis, profesor de ingeniería mecánica.

Este algoritmo de aprendizaje encontró que en lugares como Corea del Sur, en donde el Gobierno interpuso medidas inmediatas de cuarentena, la propagación del covid-19 alcanzó más rápidamente la meseta y se redujo el número de nuevas infecciones. Mientras tanto, en territorios como Italia y EE.UU., donde la implementación de acciones fue más lenta, ha sido más difícil detener la enfermedad, que continúa propagándose exponencialmente.

"Un momento realmente crucial":
A partir de este fenómeno, las proyecciones de Dandekar y Barbastathis muestran que las restricciones de cuarentena "son exitosas" para lograr "aplanar la curva y comenzar a ver menos infecciones".

Según el equipo investigador, a medida que disminuye el número de casos en un país en particular, el modelo de pronóstico pasa de un régimen exponencial a uno lineal. En este orden de ideas, EE.UU. no estaría muy lejos del estancamiento de casos de covid-19 y el recuento de infecciones podría llegar a 600.000 antes de que eso ocurra.

"Este es un momento de tiempo realmente crucial. Atenuar las medidas de cuarentena podría conducir a un desastre", dice Barbastathis.

Para demostrar los peligros derivados de relajar el confinamiento, Barbastathis toma a Singapur como ejemplo. Si bien su estudio no examinó los casos de covid-19 en ese país, la segunda ola de contagios que está experimentando actualmente refleja el hallazgo de su modelo sobre la correlación entre las medidas de cuarentena y la tasa de infección. Si EE.UU. opta por seguir esa misma línea "las consecuencias serían mucho más catastróficas", concluye el experto.