Ante la actual pandemia de Covid-19 es común pensar que sólo en los países con mayor avance tecnológico existen proyectos para enfrentar el problema. La realidad es muy distinta porque sin importar el nivel de las naciones, existen propuestas en múltiples territorios y eso incluye a México.
Solución económica contra el Covid-19
Mediante el uso de algoritmos de deep learning (aprendizaje profundo) y técnicas de Big Data, un investigador de la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM) busca la manera de detectar de manera temprana los casos de Covid-19, estimar el número de posibles infectados y registrar las zonas de mayor riesgo de contagio dentro de los grandes centros urbanos.
Estos avances serían de utilidad para la ciudadanía y las autoridades porque se lograría una mejor evaluación de la contingencia sanitaria, afirmó Ricardo Mansilla, del Centro de Investigaciones Interdisciplinarias en Ciencias y Humanidades (CEIICH).
El universitario considera que el tema de la confirmación a través de tomografía y rayos X es el de mayor trascendencia y urgencia en estos momentos. Y a través de Internet y con el auxilio de un algoritmo se estaría en la posibilidad de diagnosticar a las personas contagiadas.
Un aspecto importante que se debe mencionar es que ya existen kits diagnósticos de Covid-19; sin embargo, su inconveniente es que son demasiado caros y representan una carga económica más para el sistema de salud. Por ello, un algoritmo basado en imágenes de radiografías de los pulmones de personas con sospecha de infección es una solución económica y fiable para identificar posibles portadores de esta cepa de coronavirus.
Mientras más radiografías se muestren, más inteligente se volverá el algoritmo, y por lo tanto será capaz de hacer predicciones con mayor precisión.
A su vez, Mansilla reconoció que en México no se cuenta con las suficientes radiografías, por lo que aún el algoritmo no está al cien por ciento. Está en una primera etapa, pero adelanta que su funcionalidad es prometedora.
En cuanto a la detección de zonas geográficas de mayor riesgo, explica que en algún momento la población tendrá que salir de sus casas para proveerse de víveres o para buscar el sustento diario, y sería bueno saber cuáles áreas son menos arriesgadas.
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— IIUNAM (@IIUNAM) April 7, 2020
El algoritmo proyectado por el científico de la UNAM permitiría determinar sitios con menor riesgo de contagio.
En cuanto al reporte de infecciones, detalló que se trata de un mapa, presente en redes sociales, que permite ubicar geográficamente a las personas con sospecha de Covid-19, por haber manifestado previamente, a través de esta herramienta, síntomas como tos, temperatura y dolor de garganta.
Por lo pronto, la versión preliminar del mapa virtual se puede observar en el siguiente enlace y podría ser una alternativa en nuestro país contra el actual brote de este nuevo virus.
