En un art铆culo de perspectiva de la revista
Nature, investigadores de 脕frica, Am茅rica, Asia, Australia y Europa describen por primera vez c贸mo la inteligencia artificial (IA) puede revolucionar la investigaci贸n sobre enfermedades infecciosas y mejorar la preparaci贸n ante pandemias.
En los pr贸ximos cinco a帽os, la integraci贸n de la IA en los sistemas de intervenci贸n nacionales podr铆a predecir el lugar de inicio y la trayectoria de las epidemias, salvando as铆 m谩s vidas. Un grupo de investigadores internacionales aboga por una mejor colaboraci贸n entre los 谩mbitos acad茅mico, gubernamental e industrial para garantizar el uso seguro, responsable y 茅tico de la IA en la investigaci贸n de enfermedades infecciosas.
Un estudio publicado el 20 de febrero de 2025 en
Nature describe por primera vez c贸mo los avances en IA pueden acelerar los progresos en la investigaci贸n de enfermedades infecciosas y las intervenciones durante epidemias.
El estudio es resultado de una colaboraci贸n entre investigadores de la Universidad de Oxford, la Universidad de Copenhague y el Instituto Pasteur, junto con colegas de los 谩mbitos acad茅mico, industrial y pol铆tico de 脕frica, Am茅rica, Asia, Australia y Europa, quienes abogan por la colaboraci贸n y transparencia tanto en conjuntos de datos como en modelos de IA.
Hasta ahora, las aplicaciones m茅dicas de la IA se centraban principalmente en la atenci贸n individual de pacientes, mejorando diagn贸sticos cl铆nicos, medicina de precisi贸n o apoyando decisiones terap茅uticas.
Este estudio, sin embargo, se enfoca en el uso de la IA para la salud poblacional. Los hallazgos muestran que los recientes avances en metodolog铆as de IA las hacen cada vez m谩s eficaces, incluso con vol煤menes limitados de datos. La mayor capacidad de la IA para procesar datos ruidosos y escasos ofrece nuevas oportunidades para mejorar la salud tanto en pa铆ses de ingresos altos como bajos.
El autor principal, el profesor Moritz Kraemer del Instituto de Ciencias Pand茅micas de la Universidad de Oxford, declara: "
En los pr贸ximos cinco a帽os, la IA podr铆a revolucionar la preparaci贸n ante pandemias. Al aprovechar los terabytes de datos clim谩ticos y socioecon贸micos recolectados regularmente, nos ayudar谩 a predecir mejor el origen y trayectoria de las epidemias. Tambi茅n podr铆a permitir anticipar su impacto en cada paciente mediante el estudio de interacciones entre el sistema inmunol贸gico y pat贸genos emergentes. Combinados e integrados en los sistemas de intervenci贸n de los pa铆ses, estos avances podr谩n salvar vidas y preparar mejor al mundo para futuras amenazas pand茅micas."
La investigaci贸n identific贸 las siguientes oportunidades en IA y preparaci贸n ante pandemias:
- Avances prometedores en mejorar modelos actuales de propagaci贸n de enfermedades, permitiendo modelizaciones m谩s s贸lidas, precisas y realistas.
- Progresos en localizar zonas de alto potencial de transmisi贸n, optimizando la asignaci贸n de recursos sanitarios limitados.
- Posibilidad de mejorar datos gen茅ticos de vigilancia, acelerando el desarrollo de vacunas e identificaci贸n de nuevas variantes.
- Ayuda potencial para identificar propiedades de nuevos pat贸genos, predecir sus caracter铆sticas y determinar probabilidades de saltos entre especies.
- Anticipar la aparici贸n de nuevas variantes de pat贸genos circulantes, como SARS-CoV-2 o virus gripales, y los tratamientos y vacunas m谩s efectivos.
- Integraci贸n asistida por IA de datos poblacionales con fuentes individuales (dispositivos de frecuencia card铆aca, pod贸metros) para mejor detecci贸n y monitoreo de brotes.
- Creaci贸n de una interfaz entre ciencia t茅cnica y profesionales sanitarios con formaci贸n limitada, fortaleciendo capacidades donde m谩s se necesitan.
Sin embargo, los avances en IA no impactar谩n igual todos los aspectos de preparaci贸n y respuesta. Mientras modelos de lenguaje proteico aceleran la comprensi贸n de mutaciones virales, los modelos b谩sicos podr铆an ofrecer solo mejoras modestas en la modelizaci贸n de propagaci贸n de pat贸genos.
Los investigadores piden cautela sobre lo que la IA puede lograr sola, pero sugieren que integrar retroalimentaci贸n humana en los flujos de trabajo de modelizaci贸n podr铆a superar limitaciones actuales.
Los autores expresan preocupaci贸n por la calidad y representatividad de los datos de entrenamiento, la accesibilidad limitada de modelos de IA y los riesgos de usar modelos de "caja negra" en la toma de decisiones.
El profesor Eric Topol, fundador del Scripps Research Translational Institute, a帽ade: "
La IA tiene un enorme potencial transformador para mitigar pandemias, pero depende de una amplia colaboraci贸n internacional y datos de vigilancia completos y continuos."
Samir Bhatt, coautor principal de la Universidad de Copenhague, concluye: "
Las epidemias siguen siendo una amenaza constante, pero la IA ofrece a los pol铆ticos herramientas poderosas para tomar decisiones informadas sobre cu谩ndo y c贸mo intervenir."
"
La IA ofrece muchas oportunidades para mejorar la respuesta a epidemias y pandemias. Los pr贸ximos a帽os, donde estudiaremos c贸mo usar mejor estas tecnolog铆as, ser谩n especialmente emocionantes."
Los autores proponen criterios estrictos para evaluar modelos de IA y abogan por una estrecha colaboraci贸n entre gobiernos, sociedad, industria y academia para desarrollar modelos sostenibles que mejoren la salud humana.
Fuente: Instituto Pasteur