La pandemia del coronavirus generó una necesidad de nuevas herramientas que permitan prevenir estas situaciones más efectivamente, ya sea con mecanismos de reacción rápida,
un aumento en los presupuestos de sistemas sanitarios e incluso mejores evaluaciones de situación.
Esto último es lo que desarrolló el Centro Interdisciplinario de Estudios en Ciencia, Tecnología e Innovación (Ciecti), el cual se centra en utilizar Inteligencia Artificial (IA) para poder predecir la próxima pandemia.
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El nombre del proyecto es Arphai (Argentinean Public Health Research on Data Science and Artificial Intelligence for Epidemic Prevention o Gestión epidemiológica basada en inteligencia artificial y ciencia de datos) y apunta a favorecer la toma de decisiones de salud pública preventiva.
cómo funciona el proyecto argentino para prevenir pandemias
«Actualmente los sistemas de notificación de enfermedades dependen en parte de la notificación activa de los profesionales de la salud, es lo que se llama vigilancia clínica«, explicó Verónica Xhardez, coordinadora técnica del proyecto, en una entrevista para Télam.
La misma funciona por medio de la notificación de una posible enfermedad epidémica -cómo lo es el dengue– y un seguimiento del mismo en el área ante la posible aparición de más personas afectadas.
«En este proceso suele haber pérdida de información (por caso, si no me doy cuenta de que los síntomas son de dengue o si me olvido de notificarlo) y también retrasos, porque cada paso lleva tiempo«, agrega la especialista.
Con esto en mente, se planteó este proyecto el cual se sustenta en desarrollar herramientas de IA y pilotos de implementación de la Historia de Salud Integrada (HSI) en territorio.
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Cómo avanza el proyecto argentino para prevenir pandemias
«Actualmente, nos encontramos avanzando en esta línea en dos frentes: la mejora de esta primera versión y su ampliación a otras ENOs enfermedades de notificación obligatoria) y un aporte más innovador vinculado con la vigilancia de síndromes y síntomas para la construcción de alertas tempranas de brotes, que permita una respuesta rápida y proporcionada, antes de contar con el diagnóstico«, detalló.
Es importante mencionar que los datos no solo son anonimizados, sino también sometidos a un estricto protocolo de seguridad. «Durante la instancia de investigación, se resguardan y procesan en el Centro de Computación de Alto Desempeño de la Universidad Nacional de Córdoba (CCAD), bajo estrictas normas de seguridad y acceso, y separado del resto de los servidores del Centro«, indicó la especialista.
«En la misma línea de cuidado, se utiliza el set de datos mínimos posibles para los objetivos propuestos y no se realizan consultas ni ninguna otra operación por fuera de los servidores seguros«, agregó.
Además, completó: «Sólo se brinda acceso a los investigadores e investigadoras que precisan estar en contacto con los datos y éstas debieron certificarse en buenas prácticas de investigación clínica, además de cumplir con los compromisos individuales de confidencialidad que alcanzan a todos los miembros de los equipos del proyecto«.