Panorama general realizado por la secretaría del CAHAI

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La presente publicación tiene por objeto ofrecer un panorama no exhaustivo de los diferentes artículos de los medios de comunicación y otras fuentes públicas disponibles. En ningún caso refleja las opiniones de la secretaría del CAHAI ni del Consejo de Europa.

La inteligencia artificial (IA) se está utilizando como herramienta para apoyar la lucha contra la pandemia viral que ha afectado al mundo entero desde principios de 2020. La prensa y la comunidad científica se hacen eco de las muchas esperanzas de que la ciencia de los datos y la IA puedan utilizarse para hacer frente al coronavirus (D. Yakobovitch, How to fight the Coronavirus with AI and Data Science, Medium, 15 February 2020) y "llenar las lagunas " que aún deja la ciencia (G. Ratnam, Can AI Fill in the Blanks About Coronavirus? Think So Experts, Government Technology, 17 de marzo de 2020).

China, el primer epicentro de esta enfermedad y renombrado por su avance tecnológico en este campo, ha tratado de usar esto en su beneficio. Sus usos parecen haber incluido el apoyo a las medidas que restringen el movimiento de la población, la previsión de la evolución de los brotes de enfermedades y la investigación para el desarrollo de una vacuna o un tratamiento. En lo que respecta a este último aspecto, la IA se ha utilizado para acelerar la secuenciación del genoma, realizar diagnósticos más rápidos, llevar a cabo análisis de escáner o, más ocasionalmente, manejar robots de mantenimiento y entrega (A. Chun, In a time of coronavirus, the investment in China in AI is paying off in a big way, South China Morning post, 18 de marzo de 2020). 

Sus contribuciones, que también son innegables en cuanto a la organización de un mejor acceso a las publicaciones científicas o el apoyo a la investigación, no eliminan la necesidad de fases de pruebas clínicas ni sustituyen por completo a la experiencia humana. Los problemas estructurales a los que se enfrentan las infraestructuras sanitarias en esta situación de crisis no se deben a soluciones tecnológicas, sino a la organización de los servicios sanitarios, que deberían ser capaces de evitar que se produzcan tales situaciones (artículo 11 de la Carta Social Europea). Las medidas de emergencia que utilizan soluciones tecnológicas, incluida la IA, también deben  evaluarse al final de la crisis. Aquellas que atenten contra las libertades individuales no deben trivializarse con el pretexto de una mejor protección de la población. En particular, deberían seguir aplicándose las disposiciones del Convenio 108+.

La contribución de la inteligencia artificial a la búsqueda de una cura

El primer  uso que se espera de la IA ante una crisis sanitaria es, sin duda, la ayuda a los investigadores para encontrar una vacuna capaz de proteger a los cuidadores y contener la pandemia. La biomedicina y la investigación se basan en un gran número de técnicas, entre las cuales las diversas aplicaciones de la informática y la estadística ya han contribuido desde hace mucho tiempo. Por consiguiente, el uso de la IA forma parte de esta continuidad.

Las predicciones de la estructura del virus generadas por la IA ya han ahorrado a los científicos meses de experimentación. La IA parece haber proporcionado un apoyo significativo en este sentido, incluso si está limitada debido a las llamadas reglas "continuas" e infinitas combinatorias para el estudio del plegamiento de las proteínas. La start-up americana Moderna se ha distinguido por su dominio de una biotecnología basada en el ácido ribonucleico mensajero (ARNm) para la que el estudio del plegamiento de las proteínas es esencial. Ha logrado reducir significativamente el tiempo necesario para desarrollar un prototipo de vacuna comprobable en humanos gracias al apoyo de la bioinformática, de la que la IA es parte integral. 

De manera similar, el gigante chino de la tecnología Baidu, en asociación con la Universidad Estatal de Oregón y la Universidad de Rochester, publicó su algoritmo de predicción de plegado lineal en febrero de 2020 para estudiar el mismo plegado de la proteína. Este algoritmo es mucho más rápido que los algoritmos tradicionales en la predicción de la estructura del ácido ribonucleico (ARN) secundario de un virus y proporciona a los científicos información adicional sobre cómo se propagan los virus. La predicción de la estructura secundaria de la secuencia de ARN de Covid-19 habría sido calculada por Linearfold en 27 segundos en lugar de 55 minutos (Baidu, How Baidu is bringing AI to the fight against coronavirus, MIT Technology Review, 11 de marzo de 2020). DeepMind, una filial de la empresa matriz de Google, Alphabet, también ha compartido sus predicciones sobre las estructuras de las proteínas de los coronavirus con su sistema de IA AlphaFold (J. Jumper, K. Tunyasuvunakool, P. Kohli, D. Hassabis et al, Computational predictions of protein structures associated with COVID-19, DeepMind, 5 de marzo de 2020). IBM, Amazon, Google y Microsoft también han proporcionado la potencia de computación de sus servidores a las autoridades de los Estados Unidos para procesar conjuntos de datos muy grandes en epidemiología, bioinformática y modelización molecular (F. Lardinois, IBM, Amazon, Google y Microsoft se asocian con la Casa Blanca para proporcionar recursos de computación para la investigación de COVID-19, Techcrunch, 22 de marzo de 2020).

La inteligencia artificial, una fuerza motriz para el intercambio de conocimientos

En los Estados Unidos, la Oficina de Política Científica y Tecnológica de la Casa Blanca se reunió con las empresas tecnológicas y los principales grupos de investigación el 11 de marzo de 2020, para determinar cómo se podrían utilizar las herramientas de la IA para, entre otras cosas, examinar los miles de documentos de investigación publicados en todo el mundo sobre la pandemia (A. Boyle, White House seeks the aid of tech titans to combat coronavirus and misinformation, GeekWire, 11 de marzo de 2020). 

De hecho, en las semanas siguientes a la aparición del nuevo coronavirus en Wuhan (China), en diciembre de 2019, se publicaron cerca de 2.000 trabajos de investigación sobre los efectos de este nuevo virus, sobre los posibles tratamientos y sobre la dinámica de la pandemia. Esta afluencia de literatura científica refleja naturalmente el afán de los investigadores por hacer frente a esta importante crisis sanitaria, pero también representa un verdadero desafío para cualquiera que desee explotarla. 

Por consiguiente, Microsoft Research, la Biblioteca Nacional de Medicina y el Instituto Allen para la IA (AI2) presentaron el 16 de marzo de 2020 sus trabajos, que consistieron en la recopilación y preparación de más de 29.000 documentos relativos al nuevo virus y a la familia más amplia de coronavirus, 13.000 de los cuales se procesaron para que las computadoras pudieran leer los datos subyacentes, así como información sobre los autores y sus afiliaciones. Kaggle, una filial y plataforma de Google que suele organizar concursos de ciencias de la información, creó desafíos en torno a 10 preguntas clave relacionadas con el coronavirus. Estas preguntas van desde los factores de riesgo y los tratamientos no farmacológicos hasta las propiedades genéticas del virus y los esfuerzos de desarrollo de vacunas. El proyecto también involucra a la Iniciativa Chan Zuckerberg (que lleva el nombre del fundador de Facebook Mark Zuckerberg y su esposa Priscilla Chan) y al Centro de Seguridad y Tecnologías Emergentes de la Universidad de Georgetown (W. Knight, Researchers Will Deploy AI to Better Understand Coronavirus, Wired, 17 de marzo de 2020). 

Inteligencia artificial, observador y predictor de la evolución de la pandemia

Se atribuye a la empresa canadiense BlueDot la detección precoz del virus mediante una gripe aviar y su capacidad para examinar continuamente más de 100 conjuntos de datos, como noticias, venta de billetes de avión, datos demográficos, datos climáticos y poblaciones de animales. BlueDot detectó lo que entonces se consideró un brote de neumonía en Wuhan (China) el 31 de diciembre de 2019, e identificó las ciudades con más probabilidades de sufrir este brote (C. Stieg, How this Canadian start-up spotted coronavirus before everyone else knew about it, CNBC, 3 de marzo de 2020).

Un equipo de investigadores que trabajan con el Hospital Infantil de Boston también ha desarrollado una IA para rastrear la propagación del coronavirus. Llamado HealthMap, el sistema integra datos de búsquedas en Google, medios sociales y blogs, así como foros de discusión: fuentes de información que los epidemiólogos no suelen utilizar, pero que son útiles para identificar los primeros signos de un brote y evaluar la respuesta del público (A. Johnson, How Artificial Intelligence is Aiding the fight Against Coronavirus, Datainnovation, 13 de marzo de 2020).

El Centro Internacional de Investigación sobre Inteligencia Artificial (IRCAI) de Eslovenia, bajo los auspicios de la UNESCO, ha puesto en marcha una vigilancia "inteligente" de los medios de comunicación sobre el coronavirus denominada Corona Virus Media Watch, que proporciona actualizaciones de las noticias mundiales y nacionales basadas en una selección de medios de comunicación con información abierta en línea. El instrumento, desarrollado también con el apoyo de la OCDE y la tecnología de extracción de información del Event Registry, se presenta como una fuente de información útil para que los encargados de formular políticas, los medios de comunicación y el público observen las nuevas tendencias relacionadas con el Covid-19 en sus países y en todo el mundo. 

Inteligencia artificial para ayudar al personal sanitario

Por su parte, dos empresas chinas han desarrollado un software de diagnóstico de coronavirus basado en la IA. La nueva empresa con sede en Beijing, Infervision, ha entrenado a su software para detectar problemas pulmonares usando tomografías computarizadas (CT). Originalmente utilizado para diagnosticar el cáncer de pulmón, el software también puede detectar la neumonía asociada a enfermedades respiratorias como el coronavirus. Se ha informado que al menos 34 hospitales chinos han utilizado esta tecnología para ayudarles a detectar 32.000 casos sospechosos (T. Simonite, Chinese Hospitals Deploy AI to Help Diagnose Covid-19, Wired, 26 de febrero de 2020). 

La Academia DAMO de Alibaba, el brazo de investigación de la empresa china Alibaba, también ha entrenado un sistema de IA para reconocer coronavirus con una precisión que parece ser del 96%. Según la empresa, el sistema podría procesar los 300 ó 400 escaneos necesarios para diagnosticar un coronavirus en 20 ó 30 segundos, mientras que la misma operación normalmente le llevaría a un médico experimentado unos 10 ó 15 minutos. Se dice que el sistema ha ayudado al menos a 26 hospitales chinos a revisar más de 30.000 casos (C. Li, How DAMO Academy's AI System Detects Coronavirus Cases, Alizila, 10 de marzo de 2020).

En Corea del Sur, se informa de que la IA ha ayudado a reducir el tiempo necesario para diseñar los kits de pruebas basados en la composición genética del virus a unas pocas semanas, cuando normalmente tardaría de dos a tres meses. La empresa de biotecnología Seegene utilizó su sistema automatizado de desarrollo de pruebas para desarrollar el kit de pruebas y distribuirlo ampliamente. Las pruebas a gran escala son, en efecto, cruciales para superar las medidas de contención y esta política de pruebas parece haber contribuido al control relativo de la pandemia en este país, que ha equipado 118 establecimientos médicos con este dispositivo y ha realizado pruebas a más de 230.000 personas (I. Watson, S. Jeong, J. Hollingsworth, T. Booth, How this South Korean company created coronavirus test kits in three weeks, CNN World, 13 de marzo de 2020).

La inteligencia artificial como herramienta para el control de la población

El ejemplo dado por Singapur en su control de los riesgos epidémicos, con el apoyo de la tecnología, es ciertamente único y difícil de exportar debido a la aceptación social de las medidas de seguridad restrictivas: emisión de una orden de contención para las poblaciones en riesgo, verificación del cumplimiento de las medidas por teléfono móvil y geolocalización, controles domiciliarios aleatorios (K. Vaswani, Coronavirus: The detectives racing to contain the virus in Singapore, BBC News, 19 de marzo de 2020). La IA se ha utilizado bastante en apoyo de políticas de vigilancia masiva como en China, donde se han utilizado dispositivos para medir la temperatura y reconocer a las personas o para equipar a los organismos encargados de hacer cumplir la ley con cascos "inteligentes" capaces de señalizar a las personas con temperatura corporal elevada. Sin embargo, los dispositivos de reconocimiento facial han experimentado dificultades debido al uso de mascarillas quirúrgicas, lo que ha llevado a una empresa a tratar de sortear esta dificultad, ya que muchos servicios de China dependen ahora de esta tecnología, incluidos los servicios estatales de medidas de vigilancia. Así, Hanvon afirma haber creado un dispositivo para aumentar la tasa de reconocimiento de los portadores de máscaras quirúrgicas hasta el 95% (M. Pollard, Even mask-wearers can be ID'd, China facial recognition firm says, Reuters, 9 March 2020). En Israel se ha desarrollado un plan para utilizar el seguimiento telefónico individual para advertir a los usuarios que no se mezclen con personas potencialmente portadoras del virus (A. Laurent, COVID-19: Los Estados utilizan la geolocalización para saber quién respeta la contención, Usebk & Rica, 20 de marzo de 2020 - sólo en francés). En Corea del Sur, una alerta transferida a las autoridades sanitarias se activa cuando las personas no respetan el período de aislamiento, por ejemplo, por encontrarse en un lugar concurrido como en los transportes públicos o en un centro comercial (Ibíd. ). En Taiwán, se entrega un teléfono móvil a las personas infectadas y se registra su ubicación con el GPS para que la policía pueda seguir sus movimientos y asegurarse de que no se alejen de su lugar de confinamiento (Ibíd. ). En Italia, una empresa también ha desarrollado una aplicación para teléfonos inteligentes que puede utilizarse para rastrear el itinerario de una persona infectada por el virus y advertir a las personas que han tenido contacto con él. Según el diseñador, se garantizaría la privacidad, ya que la aplicación no revelaría números de teléfono ni datos personales (E. Tebano, Coronavirus, pronta la app italiana per tracciare i contagi: 'Così possiamo fermare l'epidemia', Corriere della Sera, 18 de marzo de 2020) En Lombardía, los operadores de telefonía han puesto a disposición los datos relativos al movimiento de los teléfonos móviles de un terminal telefónico a otro (M. Pennisi, Coronavirus, come funzionano il controllo delle celle e il tracciamento dei contagi. Il Garante: "Non bisogna improvvisare", Corriere della Sera, 20 de marzo de 2020).

En los Estados Unidos se percibe una tensión entre la garantía de los derechos individuales y la protección de los intereses colectivos durante esta crisis sanitaria. Así pues, el GAFAM tiene a su disposición en los Estados Unidos información que sería sumamente valiosa en tiempos de crisis: una inmensa cantidad de datos sobre la población estadounidense. Larry Brilliant, epidemiólogo y director ejecutivo de Google.org, afirma que puede "cambiar la cara de la salud pública" y cree que "pocas cosas en la vida son más importantes que la cuestión de si las grandes tecnologías son demasiado poderosas, pero una pandemia es sin duda una de ellas" (N. Scola, Big Tech faces a 'Big Brother' trap on coronavirus, POLITICO, 18 de marzo de 2020). Por lo tanto, el gobierno de los Estados Unidos ha pedido a estas empresas que tengan acceso a datos agregados y anónimos, especialmente en los teléfonos móviles, para luchar contra la propagación del virus (T. Romm, E. Dwoskin, C. Timberg, U.S. government, tech industry discussing ways to use smartphone location data to combat coronavirus, The Washington Post, 18 de marzo de 2020). Sin embargo, estas empresas han sido cautelosas en vista del riesgo legal y el posible daño a la imagen (S. Overly, White House seeks Silicon Valley help battling coronavirus, POLITICO, 11 de marzo de 2020). Es probable que la reglamentación de los datos hubiera contribuido a enmarcar el diálogo entre los sectores público y privado y a determinar qué tipos de emergencias deberían estar sujetas al interés colectivo sobre los derechos individuales (así como las condiciones y garantías de ese mecanismo), pero el Congreso no ha hecho progresos en los dos últimos años en relación con esa ley. 

Por último, los intentos de desinformación han proliferado en las redes sociales y en Internet. Ya se trate del virus en sí, de la forma en que se propaga o de los medios para combatir sus efectos, han circulado muchos rumores ("Noticias falsas" y desinformación sobre el coronavirus del SARS-CoV2, INSERM, 19 de febrero de 2020). La IA es una tecnología ya utilizada con cierta eficacia por las plataformas para luchar contra el contenido inapropiado. El 9 de marzo de 2020,  UNICEF aprobó una declaración sobre la desinformación acerca del coronavirus en la que se propone "adoptar activamente medidas para proporcionar información exacta sobre el virus, colaborando con la Organización Mundial de la Salud, las autoridades gubernamentales y asociados en línea como Facebook, Instagram, LinkedIn y TikTok, con el fin de garantizar que se disponga de información y asesoramiento exactos, así como adoptar medidas para informar al público cuando aparezca información inexacta". También se prevé la promulgación de medidas restrictivas en los Estados miembros del Consejo de Europa para evitar alimentar la preocupación del público. Sin embargo, el Comité de Expertos del Consejo de Europa sobre el Entorno de los Medios de Comunicación y la Reforma de los Medios de Comunicación (MSI-REF) subrayó en una declaración del 21 de marzo de 2020 que "la situación de crisis no debe utilizarse como pretexto para restringir el acceso del público a la información". Tampoco deben los Estados introducir restricciones a la libertad de los medios de comunicación más allá de los límites permitidos por el artículo 10 del Convenio Europeo de Derechos Humanos". El Comité también destaca que "los Estados miembros, junto con todos los actores de los medios de comunicación, deberían esforzarse por garantizar un entorno propicio para el periodismo de calidad".

La inteligencia artificial: una evaluación de su uso después de una crisis

Por consiguiente, la tecnología digital, incluida la tecnología de la información y la inteligencia artificial, está demostrando ser un instrumento importante para ayudar a crear una respuesta coordinada a esta pandemia. Los múltiples usos también ilustran los límites de lo que se puede lograr actualmente con esta misma tecnología, que no podemos esperar que compense las dificultades estructurales como las que experimentan muchas instituciones de atención de la salud en todo el mundo. La búsqueda de la eficiencia y la reducción de costos en los hospitales, a menudo apoyada por la tecnología de la información, no debería reducir la calidad de los servicios ni comprometer el acceso universal a la atención, ni siquiera en circunstancias excepcionales. 

Cabe recordar que el artículo 11 de la Carta Social Europea (ratificada por 34 de los 47 Estados miembros del Consejo de Europa) establece un derecho a la protección de la salud que compromete a los signatarios "a adoptar, ya sea directamente o en cooperación con organizaciones públicas y privadas, medidas apropiadas destinadas en particular a : 1°) eliminar, en la medida de lo posible, las causas de los problemas de salud; 2°) proporcionar servicios de consulta y de educación para la mejora de la salud y el desarrollo del sentido de la responsabilidad individual en materia de salud; 3°) prevenir, en la medida de lo posible, las enfermedades epidémicas, endémicas y otras, así como los accidentes. ”

Por último, debería ser posible evaluar las medidas de emergencia adoptadas al final de la crisis a fin de determinar las ventajas y los problemas que plantea el uso de las herramientas digitales y la IA. En particular, las medidas temporales de control y vigilancia masiva de la población por esta tecnología no deberían trivializarse ni convertirse en permanentes (Y. N. Harari, Yuval Noah Harari: the world after coronavirus, The Financial Times, 20 de marzo de 2020). 

Las normas relativas a la protección de datos, como el Convenio 108(+) del Consejo de Europa, deben seguir aplicándose plenamente y en todas las circunstancias: ya se trate de la utilización de datos biométricos, la geolocalización, el reconocimiento facial o la utilización de datos sobre la salud. El uso de medidas de emergencia debe realizarse en plena consulta con las autoridades de protección de datos y respetar la dignidad y la vida privada de los usuarios. Deberían tenerse en cuenta los diferentes sesgos de los distintos tipos de operaciones de vigilancia, ya que pueden causar una discriminación importante (A.F. Cahn, John Veiszlemlein, COVID-19 tracking data and surveillance risks are more dangerous than their rewards, NBC News, 19 de marzo de 2020).