Este documento tiene la intención de proporcionar una visión general no exhaustiva de artículos de los medios de comunicación y otras fuentes públicas disponibles. No refleja las opiniones de la CAHAI ni del Consejo de Europa.

El uso de la inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una herramienta clave para apoyar la lucha contra la pandemia viral que ha afectado al mundo entero desde principios de 2020. Tanto la prensa como la comunidad científica están reflejando las grandes esperanzas de que la ciencia de datos y la IA puedan ser utilizadas para enfrentar al coronavirus (D. Yakobovitch, How to fight the Coronavirus with AI and Data Science, Medium, 15 de febrero de 2020) y "llenar los vacíos" que aún quedan en 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 conocido por su avanzada tecnología en este campo, ha intentado utilizar esto a su favor real. Sus usos parecen haber incluido el apoyo a medidas que restringen el movimiento de la población, pronostican la evolución de brotes de enfermedades e investigan para el desarrollo de una vacuna o tratamiento. Con respecto a este último aspecto, la IA se ha utilizado para acelerar la secuenciación del genoma, realizar diagnósticos más rápidos, llevar a cabo análisis de escáneres o, ocasionalmente, manejar robots de mantenimiento y entrega (A. Chun, In a time of coronavirus, China's investment 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 términos de organizar un mejor acceso a publicaciones científicas o apoyar la investigación, no eliminan la necesidad de fases de prueba clínicas ni reemplazan completamente la experiencia humana. Los problemas estructurales encontrados por las infraestructuras de salud en esta situación de crisis no se deben a soluciones tecnológicas, sino a la organización de los servicios de salud, los cuales deberían ser capaces de prevenir que tales situaciones ocurran (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 infrinjan las libertades individuales no deben trivializarse con el pretexto de una mejor protección de la población. Las disposiciones de la Convención 108+ deben seguir aplicándose en particular.

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

La primera aplicación de la IA esperada frente a una crisis de salud es, sin duda, la asistencia 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 una gran cantidad de técnicas, entre las cuales las diversas aplicaciones de la informática y la estadística ya han estado contribuyendo desde hace mucho tiempo. El uso de la IA, por lo tanto, 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 brindado un apoyo significativo en este sentido, aunque esté limitado debido a las llamadas reglas "continuas" y las combinatorias infinitas para el estudio del plegamiento de proteínas. La startup estadounidense Moderna se ha distinguido por su dominio de una biotecnología basada en el ácido ribonucleico mensajero (ARNm) para la cual el estudio del plegamiento de proteínas es esencial. Ha logrado reducir significativamente el tiempo requerido para desarrollar un prototipo de vacuna probado en humanos gracias al apoyo de la bioinformática, de la cual la IA es una parte integral.

De manera similar, el gigante tecnológico chino Baidu, en asociación con la Universidad Estatal de Oregón y la Universidad de Rochester, publicó su algoritmo de predicción Linearfold en febrero de 2020 para estudiar el mismo plegamiento de proteínas. Este algoritmo es mucho más rápido que los algoritmos tradicionales para predecir 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 subsidiaria de la empresa matriz de Google, Alphabet, también ha compartido sus predicciones de las estructuras de proteínas del 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 informática de sus servidores a las autoridades de Estados Unidos para procesar conjuntos de datos muy grandes en epidemiología, bioinformática y modelado molecular (F. Lardinois, IBM, Amazon, Google and Microsoft partner with White House to provide compute resources for COVID-19 research, Techcrunch, 22 de marzo de 2020).

Inteligencia artificial, un motor para compartir conocimientos

En Estados Unidos, la Oficina de Política Científica y Tecnológica de la Casa Blanca se reunió con empresas tecnológicas y grupos importantes de investigación el 11 de marzo de 2020 para determinar cómo se podrían utilizar herramientas de IA para, entre otras cosas, revisar 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 2000 artículos de investigación sobre los efectos de este nuevo virus, posibles tratamientos y la dinámica de la pandemia. Este flujo de literatura científica refleja naturalmente el entusiasmo de los investigadores por hacer frente a esta importante crisis de salud, pero también representa un verdadero desafío para cualquiera que quiera explotarla.

Microsoft Research, la Biblioteca Nacional de Medicina y el Instituto Allen de IA (AI2) presentaron su trabajo el 16 de marzo de 2020, que consistió en recopilar y preparar más de 29,000 documentos relacionados con el nuevo virus y la familia más amplia de los coronavirus, de los cuales se procesaron 13,000 para que las computadoras pudieran leer los datos subyacentes, así como la información sobre los autores y sus afiliaciones. Kaggle, una subsidiaria de Google y una plataforma que normalmente organiza competencias de ciencia de datos, creó desafíos en torno a 10 preguntas clave relacionadas con el coronavirus. Estas preguntas van desde factores de riesgo y 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 (nombrada en honor al fundador de Facebook, Mark Zuckerberg, y su esposa Priscilla Chan) y al Centro de Tecnologías Emergentes y de Seguridad de la Universidad de Georgetown (W. Knight, Researchers Will Deploy AI to Better Understand Coronavirus, Wired, 17 de marzo de 2020).

Inteligencia artificial, observadora y predictor del avance de la pandemia

La empresa canadiense BlueDot es reconocida por la detección temprana del virus utilizando una IA y su capacidad para revisar continuamente más de 100 conjuntos de datos, como noticias, ventas de boletos de avión, datos demográficos, climáticos y de poblaciones 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 mayor probabilidad de experimentar 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 trabaja 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, redes sociales y blogs, así como foros de discusión: fuentes de información que los epidemiólogos no suelen usar, pero que son útiles para identificar los primeros signos de un brote y evaluar la respuesta pública (A. Johnson, How Artificial Intelligence is Aiding the fight Against Coronavirus, Datainnovation, 13 de marzo de 2020).

El Centro Internacional de Investigación en Inteligencia Artificial (IRCAI) en Eslovenia, bajo los auspicios de la UNESCO, ha lanzado una "observación" inteligente de los medios sobre coronavirus llamada Corona Virus Media Watch que proporciona actualizaciones sobre noticias globales y nacionales basadas en una selección de medios con información en línea abierta. La herramienta, también desarrollada con el apoyo de la OCDE y la tecnología de extracción de información Event Registry, se presenta como una fuente útil de información para responsables políticos, medios de comunicación y el público para observar las tendencias emergentes relacionadas con Covid-19 en sus países y en todo el mundo.

Artificial intelligence to assist healthcare personnel

For their part, two Chinese companies have developed AI-based coronavirus diagnostic software. The Beijing-based start-up Infervision has trained its software to detect lung problems using computed tomography (CT) scans. Originally used to diagnose lung cancer, the software can also detect pneumonia associated with respiratory diseases such as coronavirus. At least 34 Chinese hospitals are reported to have used this technology to help them screen 32,000 suspected cases (T. Simonite, Chinese Hospitals Deploy AI to Help Diagnose Covid-19, Wired, February 26, 2020).

The Alibaba DAMO Academy, the research arm of the Chinese company Alibaba, has also trained an AI system to recognise coronaviruses with an accuracy claimed to be 96%. According to the company, the system could process the 300 to 400 scans needed to diagnose a coronavirus in 20 to 30 seconds, whereas the same operation would usually take an experienced doctor 10 to 15 minutes. The system is said to have helped at least 26 Chinese hospitals to review more than 30,000 cases (C. Li, How DAMO Academy's AI System Detects Coronavirus Cases, Alizila, March 10, 2020).

In South Korea, AI is reported to have helped reduce the time needed to  design testing kits based on the genetic make-up of the virus to a few weeks, when it would normally take two to three months. The biotech company Seegene used its automated test development system to develop the test kit and distribute it widely. Large-scale testing is indeed crucial to overcome containment measures and this testing policy seems to have contributed to the relative control of the pandemic in this country, which has equipped 118 medical establishments with this device and tested more than 230,000 people (I. Watson, S. Jeong, J. Hollingsworth, T. Booth, How this South Korean company created coronavirus test kits in three weeks, CNN World, March 13, 2020).

Artificial intelligence as a tool for population control

The example set by Singapore in its control of epidemic risks, with the support of technology, is certainly unique and difficult to export because of the social acceptance of restrictive safety measures:  issue of a containment order for populations at risk, verification of compliance with the measures by mobile phone and geolocation, random home checks (K. Vaswani, Coronavirus: The detectives racing to contain the virus in Singapore, BBC News, 19 March 2020). AI has been quite widely used in support of such mass surveillance policies as in China, where devices have been used to measure temperature and recognize individuals or to equip law enforcement agencies with "smart" helmets capable of flagging individuals with high body temperature. Facial recognition devices have, however, experienced difficulties due to the wearing of surgical masks, leading one company to attempt to circumvent this difficulty since many services in China now rely on this technology, including state services for surveillance measures. Hanvon thus claims to have created a device to increase the recognition rate of wearers of surgical masks to 95% (M. Pollard, Even mask-wearers can be ID'd, China facial recognition firm says, Reuters, 9 March 2020). In Israel, a plan to use individual telephone follow-up to warn users not to mix with people potentially carrying the virus has been developed (A. Laurent, COVID-19: States use geolocalisation to know who respects containment, Usebk & Rica, 20 March 2020 - in French only). In South Korea, an alert transferred to the health authorities is triggered when people do not comply with the isolation period, for example by being in a crowded place such as on public transport or a shopping centre (Ibid.). In Taiwan, a mobile phone is given to infected persons and records their GPS location so that police can track their movements and ensure that they do not move away from their place of confinement (Ibid.). In Italy, a company has also developed a smartphone application that can be used to trace the itinerary of a person infected with the virus and warn people who have had contact with him or her. According to the designer, privacy would be guaranteed, as the application would not reveal phone numbers or personal data (E. Tebano, Coronavirus, pronta la app italiana per tracciare i contagi: 'Così possiamo fermare l'epidemia', Corriere della Sera, 18 March 2020) In Lombardy, telephone operators have made available data concerning the movement of mobile phones from one telephone terminal to another (M. Pennisi, Coronavirus, come funzionano il controllo delle celle e il tracciamento dei contagi. Il Garante: «Non bisogna improvvisare», Corriere della Sera, 20 March 2020).

In the United States, tension can be perceived between guaranteeing individual rights and protecting collective interests during this health crisis. Thus, the GAFAM have at their disposal in the United States information which would be extremely valuable in times of crisis: an immense amount of data on the American population. Larry Brilliant, an epidemiologist and executive director of Google.org, claims that he can "change the face of public health" and believes that "few things in life are more important than the question of whether major technologies are too powerful, but a pandemic is undoubtedly one of them" (N. Scola, Big Tech faces a 'Big Brother' trap on coronavirus, POLITICO, 18 March 2020). The U.S. government has therefore asked these companies to have access to aggregated and anonymous data, especially on mobile phones, in order to fight the spread of the 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, March 18, 2020). However, these companies have been cautious in view of the legal risk and potential image damage (S. Overly, White House seeks Silicon Valley help battling coronavirus, POLITICO, 11 March 2020). Data regulation would likely have helped frame the public-private dialogue and determine what types of emergencies should be subject to the collective interest over individual rights (as well as the conditions and guarantees of such a mechanism), but Congress has made no progress in the last two years on such a law.

Finally, attempts at misinformation have proliferated on social networks and the Internet. Whether it concerns the virus itself, the way it spreads or the means to fight its effects, many rumours have circulated ("Fake news" and disinformation about the SARS-CoV2 coronavirus, INSERM, 19 February 2020). AI is a technology already used with some effectiveness by platforms to fight against inappropriate content. UNICEF adopted a statement on 9 March 2020 on misinformation about the coronavirus in which it intends to "actively take steps to provide accurate information about the virus by working with the World Health Organization, government authorities and online partners such as Facebook, Instagram, LinkedIn and TikTok, to ensure that accurate information and advice is available, as well as by taking steps to inform the public when inaccurate information appears". The enactment of restrictive measures in Council of Europe member States to avoid fuelling public concern is also envisaged. However, the Council of Europe Committee of Experts on the Media Environment and Media Reform (MSI-REF) underlined in a statement of 21 March 2020 that "the crisis situation should not be used as a pretext to restrict public access to information. Nor should States introduce restrictions on media freedom beyond the limits allowed by Article 10 of the European Convention on Human Rights". The Committee also highlights that "member States, together with all media actors, should strive to ensure an environment conducive to quality journalism".

La inteligencia artificial para ayudar al personal sanitario

Por su parte, dos empresas chinas han desarrollado software de diagnóstico de coronavirus basado en inteligencia artificial. La startup con sede en Beijing, Infervision, ha entrenado su software para detectar problemas pulmonares utilizando tomografías computarizadas (TC). Originalmente utilizado para diagnosticar cáncer de pulmón, el software también puede detectar neumonía asociada con enfermedades respiratorias como el coronavirus. Al menos 34 hospitales chinos se sabe que han utilizado esta tecnología para ayudarles a analizar 32,000 casos sospechosos (T. Simonite, Chinese Hospitals Deploy AI to Help Diagnose Covid-19, Wired, 26 de febrero de 2020).

El Alibaba DAMO Academy, el brazo de investigación de la empresa china Alibaba, también ha entrenado un sistema de IA para reconocer coronavirus con una precisión que se afirma del 96%. Según la empresa, el sistema podría procesar las 300 a 400 exploraciones necesarias para diagnosticar un coronavirus en 20 a 30 segundos, mientras que la misma operación normalmente llevaría a un médico experimentado de 10 a 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 que la IA ha ayudado a reducir el tiempo necesario para diseñar kits de prueba basados en el perfil genético del virus a unas pocas semanas, cuando normalmente tomaría dos o tres meses. La empresa biotecnológica Seegene utilizó su sistema automatizado de desarrollo de pruebas para desarrollar el kit de prueba y distribuirlo ampliamente. Las pruebas a gran escala son realmente 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 a 118 establecimientos médicos con este dispositivo y ha probado 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).