Por Pablo Hamada
20 Marzo 2025
¿ChatGPT puede ayudarnos a prevenir una nueva pandemia? ¿Será la inteligencia artificial tan importante como lo fueron las vacunas para recuperar ese mundo que parecíamos haber perdido? Desde la explosión de la IA en noviembre de 2022, con la aparición del chat de OpenAI, distintas disciplinas han explorado cómo esta tecnología podría acelerar el conocimiento. Sin embargo, la crisis sanitaria desatada por el coronavirus fue un laboratorio de emergencia para aplicar diversas técnicas computacionales en etapas clave, como la detección de la enfermedad, la gestión de la pandemia y la elaboración de las vacunas.
La diversidad de aplicaciones tecnológicas durante la crisis sanitaria ha sido objeto de estudio en los últimos años. En la bibliografía académica se encuentran recopilaciones como la de Sreejith Balasubramanian (Applying Artificial Intelligence in Healthcare: Lessons from the COVID-19 Pandemic), donde se analizan técnicas empleadas desde la aparición del virus con aprendizaje automático hasta la visión artificial. Estas herramientas procesaron datos clínicos, epidemiológicos, de localización, comportamiento y genética.
En su trabajo, Balasubramanian menciona aplicaciones concretas como el diagnóstico del virus mediante el análisis de imágenes médicas, muestras de sangre, datos acústicos y clínicos. Estas tecnologías ayudaron a los radiólogos en la toma de decisiones, aumentaron la velocidad del diagnóstico y permitieron obtener resultados en menos de 24 horas.
También se usaron modelos de IA para predecir la gravedad de la enfermedad, la recuperación y el riesgo de mortalidad. Ante la saturación de las terapias intensivas, estos modelos ayudaron a clasificar pacientes según su nivel de riesgo, optimizando las admisiones.}
La IA también permitió el monitoreo y la atención remota durante el confinamiento mediante consultas virtuales, chatbots médicos, sensores en teléfonos inteligentes y sistemas automáticos que evitaron la saturación hospitalaria. Además, se aplicaron técnicas de vigilancia sanitaria con visión por computadora e imágenes térmicas para detectar fiebre y monitorear el uso de barbijos y el distanciamiento social.
Otro impacto significativo de la IA fue en el desarrollo de vacunas. En solo unos meses, los científicos ya tenían un panorama alentador con indicios de que distintas técnicas podían prevenir el contagio.
La IA se aplicó en varias etapas de estudio. Por ejemplo, en el análisis de secuencias genéticas del virus, empresas como Baidu Research utilizaron lingüística computacional para diseñar secuencias de ARN mensajero más estables y aptas para su distribución global. Pfizer, por su parte, empleó aprendizaje automático para acelerar el análisis de datos de ensayos clínicos. Según la compañía, logró reducir el proceso de revisión de 30 días a 22 horas, ahorrando casi un mes en el desarrollo de su vacuna.
Una vez disponibles, las vacunas fueron distribuidas de manera más eficiente gracias a sistemas de monitoreo que minimizaron las disparidades sanitarias entre países, optimizando la producción, la cadena de suministro y los canales de distribución según las características geográficas y demográficas de cada población.
La prevención
Una de las imágenes más recordadas de la pandemia fue el monitor elaborado por la Universidad Johns Hopkins. Sus datos aparecían en televisión, diarios y redes sociales, reflejando la magnitud del evento en tiempo real. La mayoría de los sistemas sanitarios compartieron sus números con esta plataforma, que se convirtió en una de las fuentes más completas para el seguimiento de la vacunación global.
Inicialmente, publicó cifras de contagios, muertes y recuperaciones, incorporando luego indicadores como la tasa de letalidad, pruebas, hospitalizaciones y vacunación. Durante esta última etapa, el panel mostró gráficos detallados sobre la cantidad de dosis administradas, el porcentaje de población vacunada y el avance por país.
El trabajo liderado por la profesora Lauren Gardner fue ampliamente reconocido. Entre otros premios, el monitor fue nombrado uno de los 100 mejores inventos de 2020 por Time, recibió un galardón de salud pública de Research America y fue distinguido como el Equipo Innovador del Año 2021 por Fast Company. Gardner también obtuvo el Premio Lasker-Bloomberg de Servicio Público 2022, el máximo reconocimiento en investigación biomédica de EE.UU. En 2024 recibió el Future Insight Prize de Merck, con un fondo de 500.000 euros por su aporte al desarrollo de sistemas de IA para la detección y el rastreo de futuras pandemias.
Si bien el monitor dejó de recopilar información a principios de 2023, hoy cuenta con un volumen de datos de altísimo valor que podría ayudar a prevenir otra crisis sanitaria. Además, durante la pandemia, empresas como IBM, Amazon, Google y Microsoft hicieron grandes aportes para el procesamiento de datos epidemiológicos y dicha experiencia forma parte de un conjunto de conocimientos fundamentales para el futuro.
El potencial de estas herramientas junto al crecimiento que tuvo la IA en los últimos años, ofrecen un panorama alentador ante una futura pandemia. Hoy, la ciencia cuenta con modelos y técnicas de IA más avanzadas, profesionales más capacitados y, sobre todo, un escenario donde la colaboración multidisciplinaria ya es indiscutida.
Nadie sabe cuándo surgirá otra pandemia, pero a cinco años de este evento histórico, el mundo está más preparado y, a la vez, más desafiante. El futuro dependerá de cómo se gestionen dichas tecnologías y el volumen de datos disponible, garantizando la privacidad, reduciendo sesgos y estableciendo estándares que permitan una gestión segura y equitativa ante una emergencia global.
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