Investigadores argentinos trabajan en el desarrollo de herramientas tecnológicas basadas en inteligencia artificial y ciencia de datos que permitan prever y identificar posibles brotes epidémicos a partir de un elemento clave: los datos —anonimizados— de la historia clínica electrónica.

el proyecto se llama Arfai (Investigación en Salud Pública Argentina en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial para la Prevención de Epidemias / Manejo Epidemiológico Basado en Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos) y tiene como objetivo avanzar en la toma de decisiones preventivas en salud pública, pero con un enfoque en dos líneas transversales: Reconocer el sesgo y manejar los datos de manera responsable.

Al respecto, una de las coordinadoras de Arphai, Verónica Xhardez, explicó en AM750 que el proyecto ya lleva dos años en marcha y está siendo desarrollado por un equipo muy interdisciplinario, “como todos los proyectos vinculados a la ciencia de datos y la inteligencia artificial”. .

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Arphai es un proyecto asociativo de investigación y desarrollo liderado por la CIECTI (Centro Interdisciplinario de Estudios en Ciencia, Tecnología e Innovación) y también está integrado por la Secretaría de Planificación y Política de la Ministerio de Ciencia, Tecnología e Innovación y equipos técnicos Secretaría de Salud de la Nación.

Comenzó en octubre de 2020 a partir de una licitación de dos instituciones internacionales de cooperación al desarrollo: la Centro Internacional de Investigaciones para el Desarrollo (IDRC), Canadáy el Agencia Sueca de Cooperación Internacional para el Desarrollo (ASDI), Sueciacomo parte de su programa Global South AI4COVID.

La idea, según Xhardez, es “restaurar de alguna manera el valor de los datos de registros médicos electrónicos para predecir o ayudar a predecir o manejar mejor posibles pandemias y epidemias”.

Asimismo, señaló que “de 150 proyectos presentados, solo nueve fueron seleccionados”, siendo Arphai uno de los seleccionados por Latinoamérica.

Cómo funciona Arphai

Aunque la investigadora advirtió que explicar cómo funciona el proyecto sería complejo, dijo que el equipo estaba trabajando con datos de registros médicos, lo que requería un trabajo preliminar.

“Primero observamos la utilidad de los datos de los registros de salud electrónicos, por ejemplo, para predecir la ocupación de camas y cosas que ver a medida que avanza la pandemia”, dijo.

Y agregó: “En un segundo caso, estamos trabajando con algunos otros modelos para modelar la dinámica de algunas enfermedades infecciosas”.

“Tal vez sea muy difícil decir de qué está hecho Arphai porque dependiendo de dónde esté la implementación, estará hecho de diferentes cosas, pero para decirlo de manera un poco simple, cualquier cosa que podamos hacer con datos de salud de esta naturaleza está bien mantenida y dentro de us El marco de todo lo que es necesario para evitar el sesgo, para garantizar que sea un trato justo, es usar alguna medida de tiempo extra para predecir cómo funcionará una pandemia”, afirmó.

“Además, a partir de datos de historias clínicas, diagnósticos ya definidos, estas historias clínicas, a partir de la información que surge en estos procesos de ciencia de datos e inteligencia artificial, pueden definir si hay un brote que no ha sido identificado”, apuntó.

Por otro lado, Xhardez enfatizó que “los modelos son solo un área de trabajo que tenemos porque todo lo que es procesamiento de lenguaje natural o identificación de signos y síntomas en historias clínicas electrónicas no se define también como diagnóstico preciso, dan información sobre cosas que le están pasando a la salud de la población.

En el proyecto trabajan equipos dispersos geográficamente, incluidos expertos de 23 instituciones de San Juan, La Rioja, Córdoba, Santa Fe, Entre Ríos, la provincia y la Ciudad de Buenos Aires. Por ejemplo, en el caso de la Provincia de Buenos Aires, colaboran con el Departamento de Epidemiología y el Departamento de Sistemas de Información.

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