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Esta herramienta no se limita a la epidemia por la COVID-19, sino que servirá para modelar otro tipo de fenómenos
La inteligencia híbrida permitirá determinaciones más objetivas y acertadas.
El sistema es útil y ayuda a comparar las posibles consecuencias de una resolución.
Su base fundamental es hacer más visibles los elementos existentes y aprovecharlos mejor.
Permite el seguimiento a las medidas de mitigación con uso de cubrebocas y distanciamiento.
Instrumentos creados en la Universidad Nacional contribuyen a conocer más a fondo las causas del Síndrome Metabólico.
Ciudad de México, 23 de noviembre de 2021.-
Expertos e investigadores de la UNAM presentaron la plataforma EpI-PUMA, desarrollada en el Laboratorio para la Simulación de Sistemas Complejos Adaptativos (CHILAM), de esta casa de estudios, que permite elaborar modelos de predicción de riesgos epidemiológicos del SARS-CoV-2 para ayudar en la toma de decisiones.
Bajo el liderazgo del investigador del Instituto de Ciencias Nucleares (ICN), Christopher R. Stephens, en el proyecto participan especialistas de diversas dependencias universitarias, así como de la Comisión Nacional para el Conocimiento y Uso de la Biodiversidad (Conabio), el Centro Nacional de Programas Preventivos y Control de Enfermedades (CENAPRECE), la Secretaría de Salud, el Instituto Mexicano del Seguro Social y el Hospital General de México.
Durante la presentación de esta herramienta que usa inteligencia artificial, el coordinador de la Investigación Científica de la UNAM, William Lee Alardín, recordó que la plataforma tiene su origen en la desarrollada en coordinación con la Conabio, llamada EpI-Species.
EpI-PUMA ilustra de forma clara por qué es importante apoyar la investigación básica en todas las áreas, a fin de estar listos a reaccionar ante las emergencias y proponer soluciones razonadas y bien fundamentadas para la toma de decisiones en el orden de gobierno, así como presentar posibilidades de inversión y desarrollo que generen bienestar económico para la población, acotó.
El director del Instituto de Geografía de la UNAM, Manuel Suárez Lastra, manifestó que EpI-PUMA es un claro ejemplo de la colaboración de la Universidad Nacional con el gobierno en beneficio de la sociedad, al ser de primer nivel dotada día a día con nuevos datos, podrá mejorar sus predicciones sobre qué pasaría en el caso de tomar ciertas medidas.
“No está limitado únicamente a la epidemia por COVID, sino que en el futuro servirá no solo para modelar otro tipo de fenómenos que ocurren en el espacio y dependen de cuestiones socio-económico-espaciales. Solo está limitado por la cantidad y calidad de la información de la que se alimenta que, en gran medida, es provista por agencias gubernamentales”, refirió.
A su vez, Christopher R. Stephens señaló que la solución a los grandes problemas se encuentra mediante la contribución estrecha y a largo plazo entre los sectores académico, público, privado y la sociedad civil. Aunque muchos consideran que los algoritmos inteligentes serán la única manera para acceder y aprovechar la información en redes sociales e internet, ninguno puede contender con la inteligencia humana para comprender el significado de los datos.
Únicamente con inteligencia híbrida, artificial y humana, se podrá arribar a la toma de decisiones más objetiva, menos sesgada y más acertada”, comentó el también investigador del Centro de Ciencias de la Complejidad (C3).
Al hacer uso de la palabra, el director General de Información en Salud, de la Secretaría de Salud, Dwight Daniel Dyer Leal, externó que durante la pandemia los eventos cambian de una manera tan rápida que las decisiones se toman no necesariamente con el último análisis; sin embargo, EpI-PUMA puede ser sumamente eficiente al plantear una política que tenga un horizonte de mayor plazo.
“La utilidad de EpI-PUMA no es tanto saber si puede predecir o no una cuarta ola (de la COVID-19), ésta vendrá definitivamente. La utilidad desde el punto de vista del tomador de decisiones es que nos permite comparar las posibles consecuencias de tomar una decisión distinta a otra, con base en ciertos parámetros que sean de interés. En ese sentido, podríamos modelar dónde se tiene que acelerar la vacunación de adolescentes, si se quieren prevenir hospitalizaciones, vs si se quieren prevenir contagios”.
En tanto, el investigador del Centro de Investigación en Políticas, Población y Salud (CIPPS), de la Facultad de Medicina de la UNAM, Juan Pablo Gutiérrez Reyes, agregó: herramientas como esta permiten aprovechar el cúmulo de información existente para tener un avance, a fin de contender contra la pandemia y revisar el sentido de los determinantes sociales de la salud.
“Las decisiones que tienen que ver con el seguimiento a las medidas de mitigación, el uso de cubrebocas, el distanciamiento, no se pueden analizar solo como decisiones individuales per se, hay factores sociales que afecta o moldea la capacidad y las decisiones individuales”, apuntó.
Más adelante, el coordinador de Ecoinformática de la Conabio, Raúl Sierra Alcocer, se congratuló de que a partir del proyecto que su equipo impulsó identificado como EpI-Species, hoy se cuente con un nuevo instrumento que dará resultados en beneficio de la sociedad mexicana.
El director General de Ciencia, Divulgación y Transferencia de Conocimiento, de la Secretaría de Educación, Ciencia, Tecnología e Innovación de la Ciudad de México, Juan Luis Díaz de León Santiago, recordó que esta dependencia apoyó la creación de otro plan similar, llamado Proyecto 42, que busca conocer más a fondo las causas del Síndrome Metabólico causante de hipertensión, dislipidemia, diabetes, prediabetes, obesidad y sobrepeso.
