La IA está cambiando el mundo y es algo que los expertos ya veían venir desde hace una década. Tal vez no anticiparan la velocidad a la que están ocurriendo los cambios, pero sabían que esta tecnología, especialmente capaz de encontrar patrones en conjuntos inabarcables de datos, sería una suerte de bola de cristal en la que se podrían apoyar la mayoría de las ciencias predictivas para ver más lejos y con más detalle. Hablaban de la habilidad de predecir el comportamiento de sistemas muy complejos, donde la interacción entre sus muchas partes hace que escapen a nuestro poder de medición y de análisis. Sistemas como la salud poblacional o, dicho con un ejemplo más concreto: la emergencia de una nueva pandemia. Hoy las especulaciones son menos especulativas que nunca y un conjunto de expertos ha publicado en la revista Nature un artículo que pretende, no solo romper una lanza en favor de la IA, sino concretar de qué formas podríamos aplicarla para predecir y controlar la próxima pandemia.
Infectious disease threats to individual and public health are numerous, varied and frequently unexpected. Artificial intelligence (AI) and related technologies, which are already supporting human decision making in economics, medicine and social science, have the potential to transform the scope and power of infectious disease epidemiology. Here we consider the application to infectious disease modelling of AI systems that combine machine learning, computational statistics, information retrieval and data science. We first outline how recent advances in AI can accelerate breakthroughs in answering key epidemiological questions and we discuss specific AI methods that can be applied to routinely collected infectious disease surveillance data. Second, we elaborate on the social context of AI for infectious disease epidemiology, including issues such as explainability, safety, accountability and ethics. Finally, we summarize some limitations of AI applications in this field and provide recommendations for how infectious disease epidemiology can harness most effectively current and future developments in AI.
Fuente: https://www.nature.com
