Investigadores de la Escuela de Ciencia y Tecnología (ECyT) de la UNSAM desarrollaron un algoritmo con inteligencia artificial para alertar sobre nuevos focos de contagio de COVID-19. El desarrollo recibió una mención de honor de la CAF entre las 89 presentadas desde 11 países de la región.
Por Alejandro Zamponi
La propuesta Alerta Temprana Inteligente (ATI) desarrollada por un grupo de investigadores del Centro ICAS de la Escuela de Ciencia y Tecnología (ECyT) recibió una mención de honor en el marco de la convocatoria que lanzó el pasado 19 de mayo la Dirección de Innovación Digital del Estado de CAF, banco de desarrollo de América Latina, en la búsqueda de un proyecto que implemente en forma estratégica el uso de datos e inteligencia artificial en el sector público.
Se presentaron 89 propuestas de más de 70 ciudades y municipios de 11 países de la región que incorporan el uso de los datos y de la inteligencia artificial para mejorar la gestión del municipio y generar valor social y económico, en beneficio de los ciudadanos.
Con este reconocimiento especial, CAF destacó el gran impacto de la herramienta en San Martín y su potencial replicabilidad en países de América Latina, dada la coyuntura actual por la pandemia del Covid-19 y otras emergencias epidemiológicas que sacuden la región.
Sobre AIT
El algoritmo alerta sobre posibles focos de contagio de COVID-19 de manera temprana, relevando fenómenos colectivos, sin hacer testeos y es desarrollado por un equipo de investigadores del Centro ICAS de la ECyT, liderados por Ezequiel Álvarez y profesionales de la Provincia de Buenos Aires.
La herramienta digital procesa información de aplicaciones digitales de autodiagnóstico, informes de hospitales, llamados al 148, entre otras fuentes, y ordena a los municipios de la provincia de Buenos Aires por probabilidad de tener un foco de contagio de COVID19.
La información se visualiza de esta forma: los puntos celestes indican el pronóstico de nuevos casos por día por municipio y las lineas verticales celestes, el margen de error de la estimación. En el ejemplo, la alerta es para los municipios 2 y 3.
“El algoritmo actual tiene 500 líneas de código. Complejizandolo podremos predecir con alta probabilidad el resultado de un test de COVID19. El desarrollo hasta ahora fue ad honorem, sin presupuesto específico”, sostuvo Álvarez.
Además, Álvarez contó que trabajaron con información anonimizada para poder entrenar al algoritmo y que los funcionarios provinciales y médicos de hospitales ya pueden acceder a este mapa de riesgo.
“Trabajamos cinco integrantes del ICAS, entre investigadores y becarios. Todas las mañanas tenemos nuestras “reuniones capuchino en mano” por videoconferencia y hacemos brainstorming”, contó.
Asimismo, Álvarez destacó el espíritu científico de la gestión provincial. “Nunca vi algo así, que las autoridades nos presten tanta atención y que los profesionales estén tan actualizados respecto de los conocimientos científicos”, sostuvo.
Sobre la sinergia con la gestión provincial, Álvarez contó también que propusieron incorporar preguntas a los pacientes con síntomas en los hospitales: ¿Cuál es la distancia máxima que recorrieron? y si conocen a alguien más con síntomas.
