Inteligencia Artificial y Big Data como soluciones frente al COVID-19
Autor | Jairo Márquez Díaz |
Cargo | Doctor en Educación. Ingeniero de Sistemas, Especialista en docencia universitaria, en Bioética, en Actuaria y Ciberseguridad, Universidad de Cundinamarca (Colombia) |
Páginas | 316-331 |
Inteligencia artificial y Big Data como soluciones frente a la COVID-19 Jairo Márquez Díaz
Rev Bio y Der. 2020; 50: 315-331
www.bioeticayderecho.ub.edu - ISSN 1886-5887
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La inteligencia artificial y el Big Data se articulan para poder li diar con diferentes problemas
relacionados con el análisis de datos masivos, en particular información de la COVID-19. En el
presente artículo se muestran algunos proyectos de investigación relacionados con el aprendizaje
profundo, el aprendizaje automático, el Big Data y la ciencia de datos, tendientes a dar soluciones
plausibles bien en el monitoreo, detección, diagnóstico y tratamiento de las enfermedades
asociadas con el virus. Con esto en m ente, se muestra la correspondencia entre las tecnologías
disruptivas y la información crítica, creando sinergias que permiten elaborar sistemas más
avanzados de estudio y análisis facilitando la obtención de datos relevantes para la toma de
decisiones sanitarias.
Palabras clave: algoritmos de aprendizaje; analítica avanzada; aprendizaje automático;
aprendizaje profundo; ciencia de datos; pandemia; representación de datos; COVID-19.
Artificial intelligence and Big Data are articulated to be able to deal with different problems
related to the analysis of big data, in particular, information from the COVID-19. In this sense, this
article shows some research projects related to deep learning, machine learning, Big Data and data
science, aimed to provide plausible solutions in monitoring, detection, diagnosis and treatment of
diseases associated with the virus. The correspondence between disruptive technologies and
critical information is shown, creating s ynergies that allow the development of more advanced
systems of study and analysis, facilitating the obtaining of relevant data for health decision-
making.
Keywords: learning algorithms; advanced analytics; machine learning; deep learning; data
science; pandemic; data representation; COVID-19.
La Intel·ligència Artificial i el Big Data s'articulen per poder fer front a diferents problemes
relacionats amb l'anàlisi de dades massiu, concretament, informació relativa a la COVID-19. En
aquest sentit, en el present article es mostren alguns projectes d'investigació relacionats amb
l'aprenentatge profund, l'aprenentatge automàtic, el Big Data i la ciència de dades, capaços de donar
solucions plausibles en el monitoratge, detecció, diagnòstic i tractament de les malalties associades
amb el virus. Amb això en ment, es mostra la correspondència entre les tecnologies disruptives i la
informació crítica, creant sinergies que permeten elaborar sistemes més avançats d'estudi i anàlisi
facilitant l'obtenció de dades rellevants per a la presa de decisions sanitàries.
Paraules clau: algorismes d'aprenentatge; analítica avançada; aprenentatge automàtic;
aprenentatge profund; ciència de dades; pandèmia; representació de dades; COVID-19.
Inteligencia artificial y Big Data como soluciones frente a la COVID-19 Jairo Márquez Díaz
Rev Bio y Der. 2020; 50: 315-331
www.bioeticayderecho.ub.edu - ISSN 1886-5887
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La pandemia ocasionada por la COVID-19 en el año 2020 (Sohrabi, et al., 2020) desencadenó un
efecto devastador en la economía y salud en la población mundial, cuyas implicaciones sociales
para los próximos años es aún incierta. Para la detección del COVID-19 se emplean dos tipos de
pruebas estándar: la prueba viral que indica si el paciente está infectado y la prueba de
anticuerpos que permite observar si el paciente ha tenido previamente una infección. Estas
pruebas emplean técnicas como la transcripción inversa y reacción en cadena de la polimerasa
(RT-PCR), el flujo lateral inmunocromatográfico o test rápido y el inmunoensayo de tipo ELISA.
Aunque las téc nicas son refinadas, su sensibilidad en c uanto a las muestras es relativa. El
problema surge en el procedimiento de recolección de las pruebas que se realiza manualmente, a
lo que se suma la ingente cantidad de información que se requiere procesar, tales como datos
relacionados con la rápida trasmisión, dinámica molecular y celular del virus, trazabilidad acerca
de la susceptibilidad poblacional y étnica asociadas con la pandemia, incluso el monitoreo del
nivel de riesgo de empleados en una empresa, entre otros aspectos.
Una alternativa complementaria a las técnicas mencionadas es el uso de la inteligencia
artificial (IA), el Big Data y otras tecnologías disruptivas relacionadas con el análisis de datos
masivos, que permiten realizar estudios pormenorizados en diferentes escalas estadísticas,
imagenológicas y probabilísticas de información, condensadas en los denominados sistemas de
representación de datos o dataset. En consecuencia, se vislumbra un sinnúmero de aplicaciones
en el área de la salud en sus diferentes niveles optimizado los procesos de diagnóstico temprano
minimizando los riesgos asociados a una nueva pandemia a nivel global por causa del COVID-19
y/o cualquier otro virus.
Existen tecnologías disruptivas como la inteligencia artificial y la computación inteligente,
manifiestas a través del aprendizaje máquina (Machine Learning) y el aprendizaje profundo (Deep
Learning). Combinados con la ciencia de datos, el Big Data y la analítica de datos avanzada, entre
otros que presentan diversas opciones de investigación y desarrollo, se puede ayudar a la
detección temprana del COV ID-19 a través de la búsqueda de características relevantes que
permitan a la comunidad científica identificar factores bioquímicos, moleculares y celulares que
faciliten la detección temprana del virus en sus diferentes estados de infección, incubación,
propagación y tratamientos a emplear.
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