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SOFTWARE DE APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
Este sistema podría permitir a los científicos predecir cambios en la trayectoria de una pandemia para implantar medidas.
Científicos de California han desarrollado un sistema de alerta temprana pandémico que utilizainteligencia artificial. Al examinar los datos de COVID-19 con este sistema, los investigadores descubrieron que podrían haber detectado "variantes preocupantes" antes de su designación oficial por parte de la Organización Mundial de la Salud (OMS).
El equipo de investigación del Instituto de Investigación Scripps cree que su sistema puede identificar posibles pandemias virales en las primeras etapas antes de que se conviertan en crisis mundiales. Su sistema de aprendizaje automático, una forma de aplicación de IA, es capaz de rastrear la evolución de los virus epidémicos y predecir la aparición de variantes que podrían representar una amenaza para el público en general.
El sistema puede utilizar datos de repositorios disponibles públicamente y datos genéticos recién descubiertos. El estudio, publicado en la revista Cell Patterns, indica que el software permitió a los investigadores monitorear conjuntos de alteraciones genéticas que aparecen en las variantes del SARS-CoV-2 , el virus que causa el COVID, a nivel mundial.
Los investigadores desarrollaron un software de aprendizaje automático utilizando una técnica conocida como covarianza espacial basada en procesos gaussianos. Este software relacionó tres conjuntos de datos registrados en el transcurso de la pandemia: las secuencias genéticas de las variantes del SARS-CoV-2 encontradas en personas infectadas en todo el mundo, la frecuencia de estas variantes y la tasa de mortalidad global de COVID- 19.
El equipo observó tendencias que normalmente indicaban mayores tasas de transmisión y menores tasas de mortalidad. Estas tendencias reflejan la adaptación del virus a los confinamientos, el uso de mascarillas, los programas de vacunación, el aumento de la inmunidad natural en la población mundial y la competencia actual entre varias variantes del SARS-CoV-2.
Los investigadores sugieren que se podría usar un sistema similar para monitorear de cerca la evolución de futuras pandemias virales en tiempo real. Esto podría permitir a los científicos predecir cambios en la trayectoria de una pandemia, como aumentos significativos en las tasas de infección, a tiempo para implementar medidas.