Desde hace un año, la sociedad mundial se ha enfrentado a la pandemia COVID-19. El impacto de ésta ya ha producido cambios resaltantes en la forma de vida social (trabajo, diversión, etc.), apoyado en las Tecnologías de la Información y Comunicación (TICs) (por ejemplo, el Teletrabajo o compras por internet). Por otro lado, se han desarrollado multitud de procedimientos y protocolos basados en herramientas de la Inteligencia Artificial (IA), orientados a predecir el contagio, detectar enfermos, controlar la movilidad de la población, entre muchas otras aplicaciones. Adicionalmente, las pruebas de las vacunas, las cuales comienzan a aplicarse a la población en algunos países, se han hecho en un período de tiempo muy corto, con el agravante de que algunas de éstas se fundamentan en la manipulación genética, apuntalado por la Ingeniería Genética (IG). Tanto la pandemia como estos usos de la tecnología (de la IA, TICs e IG) han afectado y continuarán afectando la vida de las personas, la primera negativamente, mientras que la segunda ha generado impacto, tanto positivo como negativo, provocando muchas incertidumbres e inquietudes. Veamos con un poco de detalle algunos aportes por el uso de tales tecnologías, y luego, reflexionemos acerca de tal uso, considerando, por ejemplo, algunas inquietudes e incertidumbres que su aplicación ha generado (estas ideas son discutidas más ampliamente en Aguilar y Terán (2020); Rajesh y Adhikar (2020), y Engahl (2000)).
Aportes de las tecnologías para el manejo de la pandemia
Particularmente, la IA ha venido apoyando directamente la lucha contra la pandemia del COVID-19 de diferentes maneras, las cuales se podrían agrupar como sigue: para el estudio del virus con el fin de encontrar fármacos y vacunas; en la gestión de la crisis sanitaria en el sector salud; y en la definición de políticas públicas. Así, hay proyectos directamente relacionados con la farmacología, la asistencia médica y hospitalaria, otros vinculados a la gestión de la cuarentena, al análisis del impacto psico-social en la sociedad por el confinamiento, al modelado y simulación de la pandemia a fin de hacer estimaciones útiles para la toma de decisiones públicas, entre otros. La IA juega un papel muy relevante en la detección, diagnóstico, pronóstico, prescripción, entre otras cosas, sobre el riesgo de contagio, los planes de contingencia, la gestión y distribución de las ayudas económicas, los estudios para la creación de tratamientos, etc. En parte, el poder de estas tecnologías se debe a su capacidad para analizar infinidad de variables y detectar interacciones entre ellas, que son imperceptibles para el ser humano, permitiendo obtener resultados bastante precisos.
Por su parte, la IG ha permitido desarrollar vacunas altamente efectivas en corto tiempo, siendo las vacunas en general la esperanza principal para detener la pandemia. Las vacunas son un elemento esencial, que se espera genere efectos positivos en términos de salud, económicos y políticos, al devolver la estabilidad en todos los ámbitos de la vida ciudadana, familiar, escolar, etc. En menos palabras, nos posibilitará volver a una vida normal, no necesariamente como era antes, pero al menos con la capacidad de interacción presencial que antes teníamos. Ahora bien, la IG no solo se ha usado para eso, ha tenido algunos otros usos fundamentales: primero que nada, la IG permitió identificar el virus, en específico, obtener la secuencia del genoma del nuevo coronavirus, lo que posibilito determinar que era similar al virus responsable del Síndrome Respiratorio de Oriente Medio (su siglas en inglés es SARS). También ha sido fundamental para adaptar técnicas utilizadas en otros ámbitos para la detección del virus. Un ejemplo es el PCR (abreviación en inglés de ‘Reacción en Cadena de la Polimerasa’), que es una prueba de diagnóstico que permite detectar un fragmento del material genético de un patógeno. En la pandemia de COVID-19, las pruebas de PCR se están utilizando para determinar si una persona está infectada o no. Otro uso ha sido para seguir genéticamente la epidemia, realizando la secuenciación de los genomas de coronavirus detectados en las personas diagnosticadas con COVID-19, para elaborar una historia genética del virus, a fin de, por ejemplo, determinar las mutaciones de este virus. Esta información es fundamental para evaluar la eficacia de los fármacos, vacunas, y elaborar políticas de contención. Finalmente, otro ejemplo de uso es para identificar los factores de riesgo (edad, presencia de otras enfermedades, etc.). Para ello, se ha estudiado cómo influye el genoma de cada persona en su respuesta al coronavirus, y es así como se ha establecido la relación de la presencia de alteraciones en genes relacionados con la respuesta inmunitaria con una mayor probabilidad de tener COVID-19 más agresivo. Como vemos, la IG tiene un importante rol en relación al conocimiento y manejo de la pandemia del COVID-19, el cual va mucho más allá de su función más ampliamente conocida: el desarrollo de tratamientos y vacunas contra el COVID-19.
Reflexión acerca del uso de las tecnologías ante la pandemia.
A pesar de la experiencia de la IA e IG en el manejo de otras epidemias, como dengue, malaria, cólera, paludismo, chikungunya, zika, ébola, entre otros, las inquietudes e incertidumbre en cuanto al uso transparente y apropiado de estas tecnologías en la actual pandemia nos invita a la reflexión.
Primeramente, el uso de la IA en las últimas décadas se ha visto influenciado por el dominio de ciertas áreas y el abandono de otras, debido a las “modas tecnológicas”. Por ejemplo, durante la pandemia se ha usado predominantemente la tecnología de aprendizaje automático (“machine learning”) y técnicas relacionadas, mientras que otras áreas de la IA que en el pasado han sido bastante fructíferas para atender necesidades no han sido consideradas, como las áreas donde se extrae conocimiento del experto, y, desde allí, se plantean mecanismos de razonamiento especializados. Las técnicas de moda del aprendizaje automático no pueden prever de manera apropiada lo que no se ha producido antes. Muchas de esas técnicas proceden por inducción (es decir, por generalización), y solo pueden prevenir sobre la base de lo que ya ha sucedido. Por lo tanto, esas técnicas de aprendizaje automático no podían prever la pandemia actual, como puede hacerlo con respecto al consumo de productos o al desarrollo de enfermedades conocidas, develando de manera clara una de sus grandes limitaciones, ser creativas. Ello plantea la necesidad de seguir avanzando en la definición de nuevas formas de generación y utilización del conocimiento, nuevas bases teóricas en esa área de conocimiento. Además, deben integrarse otras áreas de la IA para avanzar, recrearse, y estar mejor preparada para situaciones similares a la planteada por el COVID-19 en el futuro. Se hace necesario, entonces, ampliar el uso de la IA, de manera que se logre integrar sus diferentes áreas, con la intención de generar conocimiento y tecnología más apropiados para los retos emergentes parecidos a la pandemia del COVID-19, dado el carácter impredecible de los sistemas altamente auto-organizados, como los sistemas sociales y biológicos (p.e., poblaciones virales, comunidades de personas, etc.). Ejemplos de los enfoques sugeridos pueden verse en Aguilar y Terán (2020), y en Singh y Adhikar (2020).
En cuanto a la IG, se presentan varias inquietudes, siendo quizás la más relevante el poco conocimiento y gran incertidumbre acerca de los efectos a largo plazo de las vacunas que provienen de la manipulación genética. Experimentos han mostrado la aparición de tumores en ratones alimentados con productos basados en la manipulación genética. Como un ejemplo específico, los experimentos de dos años revisadas por pares con ratones alimentados con maíz modificado genéticamente rociado con Roundup, rico en glifosato de Monsanto, han mostrado tumores cancerosos en los ratones después de nueve meses, así como daños al hígado y otros órganos (Engahl, 2000). Tomando en consideración el tiempo requerido para la aparición de posibles efectos nocivos, los períodos de prueba de las vacunas en general, con especial importancia en aquellas que provienen de la manipulación genética, no han sido suficientes como para comprender estos posibles efectos. A esto se adiciona el hecho de que hay muchas dudas acerca de la transparencia de la información en varios casos de pruebas de vacunas.
Otra inquietud aparece cuando reflexionamos acerca del uso e impacto social futuro (post-pandemia) de esas tecnologías, de los datos e información acumulados, de las nuevas formas de comportamiento generadas, entre otras, surgiendo interrogantes como las siguientes: ¿Qué se hará con la gran cantidad de información de persona, grupos y familias acumulada? ¿Cómo serán usados los diferentes productos tecnológicos que se han utilizado para el control de la pandemia y de la población? (como el de seguimiento de las personas), ¿Cómo quedarán implantadas en la sociedad las tecnologías actualmente usadas a raíz de la pandemia? Como parte de esta inquietud, tenemos el reto de aprender en cuanto a cómo usar la tecnología para prepararse digitalmente para futuras epidemias: ¿Qué tanto ha aprendido y podrá aprender la sociedad occidental de las sociedades donde el control y la solidaridad social han permitido un buen manejo de la pandemia, como las de China, Nueva Zelandia, Australia, Laos y Corea del Sur? También hay que abordar temas como la recuperación económica tras la pandemia, donde sectores como el transporte, el turismo o la venta minorista han sido terriblemente impactados.
Como hemos visto, las tecnologías pueden apoyar la investigación y reflexión en torno a la pandemia COVID-19, y prepararnos mejor para futuras pandemias. Sin embargo, se plantean grandes inquietudes en cuanto a su uso, particularmente futuro. Para responder a estas inquietudes se requieren acuerdos sociales, legales y éticos, así como nuevos enfoques científicos y tecnológicos.
Referencias:
Engdahl F. William (2020). “What’s Not Being Said About the Pfizer Coronavirus Vaccine. “Human Guinea Pigs”?”. Global Research. Diciembre 25, 2020. Disponible en: https://www.globalresearch.ca/what-not-said-pfizer-coronavirus-vaccine/5729461
Singh Rajesh y R. Adhikar (2020). “Age-structured impact of social distancing on the COVID-19 epidemic in India”, ARXIV Cornell University, 26/09. Disponible en: https://arxiv.org/abs/2003.12055
Aguilar Jose y Terán Oswaldo (2021). “COVID-19 y sus implicaciones sociales: una mirada desde las ciencias computacionales”, EDUCERE (SCIELO, LATININDEX), Vol 25, Num 80, Universidad de Los Andes, Mérida, Venezuela. Disponible en: http://erevistas.saber.ula.ve/index.php/educere/article/view/16467
