Sociedad

La inteligencia artificial podría ser clave para calcular la saturación del sistema sanitario

El Centro de Investigación TIC de la Universidade da Coruña presenta un proyecto sobre la evolución de la pandemia de covid

Silvia Penelas Cuiña

A Coruña

El Centro de Investigación en TIC de la Universidade da Coruña (UDC) ha presentado los resultados de su proyecto de investigación CEDCOVID. Un programa que, a partir de la inteligencia artificial, ha cuantificado y evaluado la evolución de la pandemia desde septiembre de 2020. Ricardo Cao, uno de los principales investigadores del estudio, ha subrayado la papel fundamental que podría jugar la inteligencia artificial en la gestión sanitaria de las próximas décadas.

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El estudio cuenta con dos líneas de investigación, una centrada en la evolución de la enfermedad y otra sobre la estructura de las proteínas del covid. La dedicada al seguimiento de la pandemia ha permitido calcular cuestiones como en qué momento llegarían los picos de contagio, el tiempo medio de estancia en la UCI o el punto en el que colapsaría el sistema sanitario.

El proyecto del CITIC está financiado por fondos europeos que superan los 330.000 euros. Han participado expertos en inteligencia artificial, matemáticas, epidemiología, entre otros. Cao asegura que con las herramientas actuales sería más sencillo gestionar una pandemia pero que hay "tiempo de aprendizaje" sobre su comportamiento que es insorteable.

Financiados por la Axencia Galega de Innovación con cargo a los fondos Feder y con apoyo de la Consellería de Economía, estas líneas de investigación analizaron cuestiones como la duración del tiempo de hospitalización, así como el tiempo de estancia en UCI de algo más de 10.000 pacientes gallegos con covid-19.

También la influencia de la edad, el sexo u otras variables en dichos tiempos, unos datos que permitieron, han explicado, construir un modelo que permite predecir la congestión hospitalaria y en UCI del sistema sanitario gallego para las diferentes áreas sanitarias.

"Lecciones aprendidas"

Además, entre otras cuestiones, se estudió la eficacia de las intervenciones no farmacológicas para disminuir la transmisión del virus, en el período entre septiembre de 2020 y mayo de 2021, o el impacto de la vacunación para lo que se formularon modelos estadísticos para explicar el número de pacientes hospitalizados en función de la incidencia acumulada de covid-19 y el porcentaje de población vacunada.

"Muchas de las lecciones aprendidas van a ser muy útiles", ha asegurado el investigador Ricardo Cao, quien ha considerado que "con toda seguridad" se está mejor preparado que antes de la pandemia para poder usar estos modelos en caso de repetirse otra o, incluso, para analizar la incidencia de otras enfermedades. En particular, ha destacado la colaboración surgida entre los investigadores en ciencia de datos con epidemiólogos o virólogos, entre otros.

Por todo ello, ha demandado por parte de las administraciones una "apuesta clara" por este sector vinculado a las TIC. "En aras de mejorar", ha apostillado sobre el uso de las nuevas tecnologías y la inteligencia artificial.

A su vez, José Santos ha explicado que el proyecto de predicción de estructura de proteínas de Sars-Cov-2 busca utilizar las diferentes predicciones que hay en el mundo para aunarlo y buscar una de consenso de cara a la obtención de medicamentos.

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