La inteligencia artificial está cambiando el mundo y, en realidad, es algo que los expertos ya veían venir desde hace una década. Tal vez no anticiparan la velocidad a la que están ocurriendo los cambios, pero sabían que esta tecnología, especialmente capaz de encontrar patrones en conjuntos inabarcables de datos, sería una suerte de bola de cristal en la que se podrían apoyar la mayoría de las ciencias predictivas para ver más lejos y con más detalle. Hablaban de la habilidad de predecir el comportamiento de sistemas muy complejos, donde la interacción entre sus muchas partes hace que escapen a nuestro poder de medición y de análisis. Sistemas como la salud poblacional o, dicho con un ejemplo más concreto: la emergencia de una nueva pandemia.

Hoy las especulaciones son menos especulativas que nunca y un conjunto de expertos ha publicado en la revista Nature un artículo que pretende, no solo romper una lanza en favor de la IA, sino concretar de qué formas podríamos aplicarla para predecir y controlar la próxima pandemia. Porque lo que vivimos con la COVID-19 fue una pesadilla que podría repetirse. Son muchas las “pestes” por las que ha pasado la humanidad y, de hecho, algunas características del mundo globalizado en el que vivimos nos hacen pensar que, lejos de amainar, las pandemias podrían volverse más frecuentes y graves que nunca. En este contexto, la IA se presenta como un aliado que no podemos pasar por alto siempre y cuándo conozcamos sus límites y nos protejamos frente a sus principales problemas.

Siete aportaciones

En el artículo, los autores enumeran las posibles aplicaciones de la IA para la predicción y control de una pandemia: Avances prometedores en la mejora de los modelos actuales de propagación de enfermedades, progresos en la identificación de áreas con alto potencial de transmisión, mejora de los datos genéticos en la vigilancia de enfermedades, capacidad para determinar las propiedades de nuevos patógenos, predicción de qué nuevas variantes de patógenos ya circulantes podrían surgir, integración asistida por IA de datos poblacionales con fuentes de datos individuales y, finalmente, creación de una nueva interfaz entre la ciencia altamente técnica y los profesionales de la salud. Un galimatías tan importante como difícil de desentrañar. Así que analicemos una por una estas posibles aportaciones de la IA.

Un paso por delante

El primer punto clave es el avance en los modelos que predicen la propagación de enfermedades. La IA, con su capacidad para procesar enormes volúmenes de datos en tiempo real, permite afinar los modelos que predicen cómo avanzará una pandemia, haciéndolos más robustos y ajustados a la realidad. Gracias a nuevas metodologías, incluso con datos incompletos o ruidosos, los algoritmos de IA pueden mejorar la precisión y confiabilidad de las predicciones. Así, podríamos anticipar con mayor exactitud los siguientes pasos de la pandemia, si seguirá creciendo, a qué ritmo, cómo se extenderá…

Identificando zonas críticas de transmisión

El segundo aporte es la capacidad de la IA para señalar con mayor precisión las áreas geográficas con alto riesgo de transmisión. La asignación eficiente de recursos de salud ha sido históricamente un problema, especialmente en países con sistemas sanitarios frágiles. La IA puede analizar patrones de movilidad humana, variables socioeconómicas y datos ambientales para señalar los focos de mayor transmisión antes de que los brotes escalen. Así, las autoridades pueden destinar esfuerzos allí donde sean más necesarios, optimizando el uso de vacunas, pruebas y medidas de contención.

Vigilancia genética y variantes emergentes

Uno de los mayores desafíos en la lucha contra las enfermedades infecciosas es la capacidad de detectar y analizar nuevas variantes de patógenos. Aquí la IA se convierte en una herramienta crucial: mediante el análisis de datos genómicos, puede acelerar la identificación de mutaciones que podrían hacer que un virus o una bacteria se vuelva más transmisible o resistente a tratamientos y vacunas. Este tipo de vigilancia podría haber sido clave en la pandemia de COVID-19, donde variantes como Delta y Ómicron afectaron al curso de la enfermedad. Con una IA bien integrada en los sistemas de monitoreo, podríamos adelantarnos a estas mutaciones y preparar respuestas médicas con mayor rapidez.

Comprender mejor los nuevos patógenos

El SARS-CoV-2 no fue el primer virus que causó una pandemia tras saltar de animales a humanos, las zoonosis son relativamente frecuentes, como ocurrió con el VIH y el Ébola. La IA, al procesar grandes cantidades de datos biológicos y ecológicos, puede ayudarnos a predecir qué patógenos tienen mayor potencial zoonótico, es decir, cuáles podrían dar el salto desde los animales a los humanos. Al identificar estos riesgos con anticipación, podríamos priorizar qué virus investigar antes de que salten a humanos y, así, ganar ventaja frente a posibles zoonosis.

Predicción y personalización de tratamientos

Pero la meta no es solo frenar la propagación de una enfermedad, sino mejorar la respuesta clínica. La IA podría ayudar a prever qué pacientes tendrán cuadros más graves basándose en sus características inmunológicas y médicas. Esto permitiría personalizar tratamientos y distribuir los recursos hospitalarios de manera más eficiente, definiendo con precisión el verdadero grupo de riesgo y optimizando los recursos para ofrecerles una protección especial. En un contexto de pandemia, donde la saturación de los sistemas de salud es una de las principales amenazas, esta información puede marcar la diferencia entre el colapso y la resiliencia sanitaria.

Integración de datos individuales y poblacionales

El análisis a gran escala de datos poblacionales no es una novedad, pero la IA permite algo aún más ambicioso: integrar información proveniente de dispositivos personales, como relojes inteligentes o aplicaciones de salud, con modelos epidemiológicos a nivel global. Esto podría mejorar la detección temprana de enfermedades en comunidades enteras y facilitar estrategias de contención altamente dirigidas. Sin embargo, esta capacidad también plantea desafíos éticos y de privacidad que no pueden ser ignorados sobre los que, de hecho, los expertos reflexionan en el artículo original.

Facilitando el acceso a la información científica

Por último, uno de los problemas recurrentes en la gestión de pandemias es la brecha entre la investigación científica y su aplicación en el terreno. La IA podría servir como puente, creando interfaces intuitivas que permitan a médicos y profesionales de la salud acceder a modelos predictivos y recomendaciones basadas en datos de forma rápida y comprensible. Esto sería especialmente útil en regiones donde el acceso a formación especializada es limitado, aumentando la autonomía de los agentes y agilizando la atención sanitaria.

IA con precaución: límites y desafíos

El entusiasmo por la inteligencia artificial es comprensible, pero los mismos expertos que promueven su uso advierten sobre los desafíos que conlleva. Entre los principales problemas se encuentran la calidad y sesgo de los datos de entrenamiento, la falta de accesibilidad de algunos modelos y los riesgos de confiar en sistemas de caja negra sin supervisión humana. Si la IA se convierte en una herramienta opaca y controlada por pocos actores, podría generar más desigualdad en la capacidad de respuesta a pandemias en diferentes partes del mundo.

Pero el camino a seguir no es abandonar la IA ante estos riesgos, sino abordarlos con marcos regulatorios sólidos y un compromiso real con la transparencia y la colaboración. La ciencia no avanza al margen de la sociedad en la que nace, y si queremos que la inteligencia artificial juegue un papel clave en la protección de la salud global, necesitamos garantizar que su desarrollo sea ético, inclusivo y centrado en el bienestar humano.

QUE NO TE LA CUELEN:

• En este sentido, el poder estadístico que ofrecen las IAs es un paso más, pero no algo cualitativamente nuevo. La gestión de la incertidumbre para realizar predicciones es algo con lo que las matemáticas llevan lidiando unos siglos.

REFERENCIAS (MLA):

• Kraemer, Moritz, et al. "Artificial Intelligence for Modelling Infectious Disease Epidemics."Nature, 19 Feb. 2025, doi:10.1038/s41586-024-08564-w.