La pandemia del COVID-19 (nombre de la enfermedad) causado por el coronavirus SARS-CoV-2 no ha parado de esparcirse por el mundo. Los variados medios de contagio de esta enfermedad han hecho que la misma sea realmente difícil de contrarrestar.

Para este instante, ya casi 80.000 personas están diagnosticadas con la enfermedad y otras miles podrían estar esperando por una revisión para determinar si tienen o no el COVID-19. Hasta ahora, el monto más grande de infectados sigue perteneciendo a China, al igual que la cifra más grande de fallecidos por la enfermedad.

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China se ha enfocado en liberar estrictas medidas de control con la finalidad de limitar la capacidad de esparcimiento de la enfermedad. Sin embargo, la existencia de la misma tardó un poco darse a conocer por las autoridades, por lo que el virus tuvo la oportunidad de cruzar sus fronteras.

Lo que se creía

Según algunas noticias, se dice que la primera alerta oficial del coronavirus fuera de China vino de la mano del algoritmo canadiense, BlueDot. No obstante, luego de ciertas investigaciones que pusieron los hechos en orden cronológico, es posible ver que el primer puesto le pertenece a otra IA al otro lado de su frontera.

La primera alerta

La inteligencia artificial, HealthMap, del Hospital de Niños en Boston parece haber sido la primera en liberar una alerta como tal en la que advertía de la propagación de un tipo de neumonía desconocido en la ciudad de Wuhan. Sin embargo, en su momento, la misma solo le dio a esta información un 3 de 5 en cuanto a gravedad.

Mientras… al otro lado del mundo

La primera alerta del coronavirus fuera de China se dio el 30 de diciembre de 2019 a las 11:12 pm (hora local) en Boston, como ya lo hemos mencionado. Sin embargo, en China, el doctor Li Wenliang en el Hospital Central de Wuhan advirtió a sus compañeros de la posible epidemia en un grupo privado de chat.

Ello ocurrió con tan solo 30 minutos de diferencia con respecto a la alerta dada por HealthMap. Por sus comentarios “alarmistas”, Li terminó siendo recriminado por las autoridades de la zona y se le pidió que no continuara hablando del tema. Él falleció el 7 de este mes luego de haber contraído el coronavirus. En una entrevista que se logró tener con él antes de su deceso, aclaró que opinaba que las autoridades debieron dar a conocer la información mucho antes y que debía haber transparencia en este tipo de procesos.

Una cadena de eventos

Un par de días después de la alerta de HealthMap, los investigadores del Hospital de Niños de Boston comenzaron a ver la gravedad de la alerta y realizaron su propia investigación y análisis con mucha más minuciosidad. Luego de ello, y de su anuncio de la posible epidemia más estudios comenzaron a hacerse al respecto.

Ahora, está claro que el coronavirus se encuentra esparciéndose por el mundo. Cada país ha tomado sus medidas para evitar el contagio o restringirlo, mientras la medicina corre por encontrar una forma de contrarrestar la enfermedad.

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Afortunadamente, parece ser que no todos los casos de COVID-19 son tan graves como para llevar a la muerte y, algunas personas incluso han logrado recuperarse. Este se trata de un pequeño paso en la dirección correcta, pero aún queda mucho por recorrer en esta área,

El mejor rendimiento ocurre cuando máquinas y humanos trabajan en equipo

Luego de ver cómo toda esta situación se desenvolvió, es claro que los mejores resultados se dan cuando se mezclan las habilidades de la IA con las de la mente humana. Por un lado, la primera es claramente más veloz a la hora de investigar, comparar y analizar información y archivos ubicados en la red.

No obstante, la interpretación de los resultados, de la gravedad de los mismos y de si existe la necesidad o no de tomar medidas preventivas, sigue siendo un área en la que el razonamiento humano pisa con más fuerza.

Por lo que, al mezclar ambas capacidades nos topamos con este procedimiento que cuenta con las mejores alternativas en cada uno de sus pasos. Gracias a este, por ejemplo, el esparcimiento del coronavirus en el mundo se notó y alertó rápidamente.

De forma que, las medidas de seguridad y salud pudieron ser puestas en marcha a la brevedad. Este tipo de colaboraciones, en un futuro, podrían ser perfeccionadas para ser cada vez más exactas y veloces, de forma que los riesgos de salud cada vez sean menos. Tal vez así, finalmente nos encontremos con un sistema de detección más transparente, tal como aquel que quería Li.

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