lunes 03 de octubre, 2022
El proyecto “Monitoreo y predicción de la epidemia de SIDA en Chile empleando redes neuronales artificiales y datos de tendencias de búsqueda en Google”, dirigido por el académico de la Facultad de Medicina UDP, Dino Salinas, fue seleccionado entre los 10 trabajos ganadores del Concurso de Investigación y Desarrollo en Salud, FONIS 2022, iniciativa de la Agencia Nacional de Investigación y Desarrollo (ANID) que busca contribuir a la resolución de problemas relacionados a la salud.
El académico dirigirá la investigación -que tiene contemplada una duración de dos años- junto a la especialista en psiquiatría y PhD en Ciencias Médicas, María Leonor Bustamante, y el miembro del Laboratorio de Biofísica y Biología Teórica UDP, Mauricio Gallardo. “También esperamos incorporar ayudantes alumnos y tesistas, por lo que esperamos que estén atentos a nuestras convocatorias”, afirma el investigador y director del proyecto, Dino Salinas.
Cuando una persona tiene interés en buscar información acerca del SIDA, suele acudir a buscadores en internet, como Google, empleando términos de búsqueda apropiados, tales como: «test de VIH», «Triterapia», «Diagnóstico y tratamiento de SIDA», etc. Considerando que el interés de búsqueda puede estar relacionado por alguna sospecha o certeza acerca del padecimiento de la enfermedad, creemos que es posible monitorear y predecir las incidencias y muertes por SIDA en Chile empleando patrones de datos de tendencias de búsqueda en Google. Contando con esa hipótesis, el objetivo de nuestro proyecto es desarrollar redes neuronales artificiales que, a partir de datos de tendencias de búsqueda en Google, puedan monitorear y predecir las incidencias y muertes de SIDA en el país.
Más ampliamente, mediante políticas de salud basadas en información epidemiológica adecuada, se intenta disminuir la letalidad y la propagación de la epidemia de VIH. La información, proveniente de los centros de salud de todo el país, debe ser actualizada y estar prontamente disponible para ser usada en modelos estadísticos predictivos. Sin embargo, la tardanza o la falta de toda la información necesaria pueden afectar el desempeño de esas técnicas. Considerando que en la red de internet hay gran cantidad de datos en tiempo real, en condición de big data, asociados a las conductas de búsquedas de los usuarios sobre temas de diagnóstico, síntomas y tratamientos de enfermedades en relación con enfermedades, esta información se puede emplear en conjunto con métodos de redes neuronales artificiales para establecer sistemas de inteligencia artificial que monitoreen epidemias de distinto tipo, como la de SIDA. Este proyecto propone la implementación de aquellas técnicas, adaptándolas a la realidad y necesidades de nuestro país en el mejoramiento de los sistemas de control epidemiológico de incidencia y muertes por VIH/SIDA.
La idea no es original, pues ya ha sido aplicada por otro grupo de investigadores en China y con predicciones de gran exactitud. Nosotros, en el Laboratorio de Biofísica y Biología Teórica del CIB de la UDP, aprovechamos el hecho de contar con los conocimientos y la experiencia necesaria para aplicarla en Chile, pues, por lo demás, la transferencia tecnológica no es un «copiar y pegar», ya que cada país cuenta con realidades epidemiológicas, recursos y dificultades distintas. Sin embargo, el antecedente de China nos resulta muy alentador e instructivo para cumplir con nuestro objetivo.
El sistema de inteligencia artificial propuesto basado en la aplicación de redes neuronales artificiales a las tendencias de búsqueda locales en internet, empleará datos distribuidos, accesibles y en tiempo real. Se espera que aporte con estimaciones oportunas y eficaces de las incidencias y mortalidades de SIDA, para el monitoreo y la predicción en horizontes temporales definidos de la epidemia. Además, las estimaciones podrán ser comparadas con las de otros modelos estadísticos o ser útiles para la aplicación de métodos y protocolos que requieren de estimaciones preliminares de bajo costo. Los resultados de este proyecto podrían derivar en el desarrollo de sistemas de inteligencia artificial similares, aplicados a la epidemiología de otras enfermedades, no sólo de tipo infecciosas, tales como las de tipo metabólico, oncológico y psiquiátrico.
Haber sido seleccionados de un total de 192 proyectos, de los cuáles se adjudicaron sólo 10 proyectos, además de un reconocimiento al equipo de investigación, implica una gran responsabilidad de que efectivamente nuestro país obtenga de nosotros aquello en lo que ha confiado al otorgarnos oportunidad y recursos. Las proyecciones son enormes, porque actualmente estamos enfocados en ampliar la aplicación de herramientas de inteligencia artificial a problemas del big data en salud, así como estructura de proteínas, y no solo pretendemos usar herramientas conocidas, sino que pretendemos mejorarlas y desarrollas otras nuevas, todo para mejorar la formulación de modelos con valor predictivo. A fin de cuentas, se trata de mejorar y aplicar las herramientas de ciencia de datos, pero no sólo por puro interés académico, sino que además pretendiendo mejorar la calidad de vida de las personas.
