Investigadores argentinos trabajan en el desarrollo de herramientas tecnológicas basadas en Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos que permitan anticipar y detectar potenciales brotes epidémicos a partir de un elemento clave: los datos —anonimizados— de historias clínicas electrónicas.
El proyecto se llama Arphai (Argentinean Public Health Research on Data Science and Artificial Intelligence for Epidemic Prevention / Gestión Epidemiológica Basada en Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos) y apunta a favorecer la toma de decisiones de salud pública preventiva, pero con un enfoque en dos líneas transversales: la detección de sesgos y el uso responsable de datos.
En este marco, una de las coordinadoras de Arphai, Verónica Xhardez, explicó en AM750 que el proyecto ya lleva dos años de trabajo y que es desarrollado por un equipo muy interdisciplinario, "como todos los proyectos que tienen asociado Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial".
Arphai es un proyecto asociativo de investigación y desarrollo liderado por el CIECTI (Centro Interdisciplinario de Estudios en Ciencia, Tecnología e Innovación) y conformado, además, por la Secretaría de Planeamiento y Políticas del Ministerio de Ciencia, Tecnología e Innovación y equipos técnicos del Ministerio de Salud de la Nación.
Comenzó en octubre de 2020, a partir de una convocatoria realizada por dos instituciones de cooperación internacional para el desarrollo: el Centro Internacional de Investigaciones para el Desarrollo (IDRC), de Canadá, y la Agencia Sueca de Cooperación Internacional para el Desarrollo (SIDA), de Suecia, dentro del marco de su Programa Global South AI4COVID.
La idea es "recuperar de alguna manera el valor de los datos de historias clínicas electrónicas para predecir o para contribuir a la predicción o la mejor gestión de posibles pandemias y epidemias", según palabras de Xhardez.
Asimismo, comentó que "de 150 proyectos que se presentaron, solamente nueve quedaron seleccionados", siendo Arphai uno de los elegidos por América Latina.
Cómo funciona Arphai
Si bien la investigadora advirtió que es complejo explicar el funcionamiento del proyecto, expresó que el equipo trabaja con datos de historias clínicas, algo que demanda un trabajo previo.
"En un primer momento estuvimos viendo la utilidad de datos de historias clínicas electrónicas para predecir, por ejemplo, la ocupación de camas y cosas que se ven en el transcurso de la pandemia", dijo.
Y agregó: "En una segunda instancia trabajamos con algunos otros modelos para modelar la dinámica de algunas enfermedades infecciosas".
"Quizás es muy difícil decir en qué consiste Arphai, porque dependiendo de donde esté la implementación va a consistir en distintas cosas, pero simplificando un poco, todo lo que podemos hacer con datos de salud de este tipo que estén bien cuidados y en el marco de todo lo necesario para no caer en sesgos, para estar seguros de que es un tratamiento justo, es predecir con algún nivel de tiempo extra, cómo va a estar funcionando una pandemia", aseguró.
"Además, a partir de datos de las historias clínicas, de diagnósticos ya definidos, a partir de la información que surge en estos procesos de ciencia de datos e inteligencia artificial, esas historias clínicas pueden definir si hay algún brote que no esté identificado", remarcó.
Por otro lado Xhardez recalcó que "los modelos solamente son una línea de trabajo que nosotros tenemos, porque todo lo que es ese procesamiento del lenguaje natural o la identificación de signos y síntomas en las historias clínicas electrónicas que no terminan definidas como un diagnóstico preciso también dan información sobre las cosas que le pasan a la salud de la población".
En el proyecto trabajan equipos geográficamente diversos, que incluyen a expertos y expertas de 23 instituciones de San Juan, La Rioja, Córdoba, Santa Fe, Entre Ríos, la provincia y ciudad de Buenos Aires. En el caso de la provincia de Buenos Aires, por ejemplo, se trabaja en conjunto con la Dirección de Epidemiología y la Dirección de Sistemas de Información.
