El equipo de Inteligencia Artificial de Facebook (Fair) junto con la Universidad de New York desarrollaron un conjunto de algoritmos que podría convertirse en una valiosa herramienta para los médicos que atienden a pacientes con COVID-19.
Estos modelos de aprendizaje automático podrían predecir la evolución de los pacientes con COVID-19 con hasta 4 días de anticipación. Una información clave para anticiparse a situaciones de gravedad y a la planificación de recursos sanitarios.
Así funciona la IA de Facebook para la lucha contra el COVID-19
A diferencia de otras IA desarrolladas bajo diferentes iniciativas, que buscan obtener un diagnóstico del COVID-19 de forma rápida, los algoritmos desarrollados por Facebook tienen como objetivo predecir cómo el virus afectará al paciente a largo plazo a partir de un escaneo.
Hasta el momento, la forma cómo actúa el COVID-19 todavía sigue confundiendo a los profesionales, ya que no a todos los pacientes les afecta de la misma forma, ni pueden prever de forma fehaciente cómo evolucionará cada uno de los casos en las próximas horas.
Tal como menciona el equipo de Facebook, estos nuevos algoritmos solo necesitan analizan una radiografía de tórax (o una secuencia) de los pacientes con COVID-19 para establecer patrones y predecir la evolución de la enfermedad, y hasta la cantidad de oxígeno suplementario. Si la dinámica que propone Facebook funciona correctamente, le daría a los médicos un margen de hasta 4 días para analizar la situación de su paciente, o la situación de casos locales y planificar la asignación de recursos sanitarios.
En muchos países, el aumento de casos con COVID-19 está causando crisis sanitaria. Contar con este tipo de información no solo permitiría a los profesionales de la salud conocer qué recursos sanitarios necesitará el paciente (por ejemplo, oxigeno) en las próximas horas, sino que también a anticiparse a cualquier situación de gravedad.
Sin dudas, esta iniciativa de Facebook podría convertirse en una dinámica vital para el funcionamiento de los hospitales y el uso de recursos a medida que hacen frente al COVID-19
Estos modelos no son productos, sino soluciones de investigación, destinadas a ayudar a los hospitales en los próximos días y meses con la planificación de recursos. Si bien los hospitales tienen sus propios conjuntos de datos únicos, a menudo no tienen la potencia computacional necesaria para entrenar modelos de aprendizaje profundo desde cero