Un equipo de ingenieros del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT, por sus siglas en inglés), en Estados Unidos, creó un modelo de aprendizaje basado en inteligencia artificial (IA) para cuantificar el impacto de la propagación del nuevo coronavirus.
Y aunque 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, comentan 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 Italia y EU, donde la implementación de acciones fue más lenta, ha sido más difícil detener la enfermedad, que continúa propagándose exponencialmente.
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.
