Smart Pooling, Inteligencia Artificial uniandina, contra la pandemia

Pablo Arbeláez, director del nuevo Centro de Investigación y Formación en Inteligencia Artificial de la Universidad de los Andes (CINFONIA), presenta el proyecto inaugural del Centro, el cual tiene la capacidad de transformar la lucha contra la pandemia. El sistema Smart Pooling fue desarrollado por científicos del grupo de investigación Biomedical Computer Vision (BCV) del Departamento de Ingeniería Biomédica de la Universidad de los Andes.

¿Por qué es importante este proyecto en la pandemia actual?

Smart Pooling es un sistema de Inteligencia Artificial (IA) que nos permitirá mejorar de una manera increíble el número de pruebas de COVID-19 que se pueden realizar cada día en Colombia y en el mundo, sin necesidad de reactivos moleculares adicionales y sin ningún costo. Si desplegáramos Smart Pooling mañana en Colombia, podríamos multiplicar por tres el número de pruebas que se hacen al día en el país sin ningún costo, es decir, transformaríamos inmediatamente nuestra capacidad de lucha contra la pandemia.

¿Por qué es importante hacer pruebas de COVID-19 de manera masiva?

Sabemos que la única manera de controlar la pandemia es identificar a aquellos individuos que están infectados, para así poder aplicar de manera efectiva las políticas de salud pública. Prácticamente todos los biólogos moleculares capacitados del país y todos los laboratorios con la infraestructura necesaria están dedicados hoy en día en tiempo completo a apoyar el Instituto Nacional de Salud (INS) para realizar pruebas de COVID-19, entre ellos GenCore de Uniandes. Sin embargo, Colombia está compitiendo con todos los países de mundo por comprar reactivos moleculares para estas pruebas; además, llegamos ya a nuestra capacidad límite y no tenemos más científicos calificados ni más laboratorios certificados para aumentar significativamente nuestra capacidad de hacer pruebas, precisamente en el momento en el que la pandemia se está acelerando en nuestro país. Por este motivo, en muchos países del mundo se están implementando técnicas de pooling para aumentar la eficiencia de las pruebas.

¿Qué es el pooling?

Es lo que la revista Nature llamó el viernes pasado “la estrategia matemática que puede transformar el muestreo de coronavirus”.

¿Y por qué el pooling no es suficiente?

El pooling se inventó en la Segunda Guerra Mundial para diagnosticar sífilis en los soldados estadounidenses y es muy efectivo cuando hay pocos casos en la población. En la pandemia actual, los científicos alemanes propusieron usarlo desde marzo del 2020. Sin embargo, el pooling tiene un grave problema: cuando el porcentaje de pacientes positivos empieza a aumentar en la población, como fatalmente sucede en una pandemia, todos los grupos (pools) salen positivos y por lo tanto es necesario hacer pruebas individuales adicionales para todos los individuos. En ese punto, el pooling no sólo es inútil sino perjudicial, pues, al tener que hacer verificaciones individuales para todos los pacientes, se desperdician los reactivos de las pruebas grupales que se hicieron al comienzo.

¿Y cómo se soluciona ese problema con Smart Pooling?

Smart Pooling aprovecha el inmenso poder de la Inteligencia Artificial para optimizar el proceso de pooling: usamos datos clínicos anonimizados de los pacientes y la evolución de casos en cada centro clínico de muestreo para predecir con Inteligencia Artificial si la prueba va a salir positiva o negativa. De esa manera, si el sistema de IA predice que la prueba va a ser negativa, mandamos la muestra a una prueba grupal; si predice que va a ser positiva, le hacemos una prueba individual. Así podemos, como por arte de magia, multiplicar el número de pruebas que se pueden hacer mediante las estrategias de pooling con una cantidad de reactivos fija, aun cuando el porcentaje de positivos en la población aumente significativamente.

¿En qué estado se encuentra el proyecto actualmente?

Acabamos de concluir la prueba de concepto y es por eso que podemos desvelar Smart Pooling a la opinión pública. Colaboramos con la Alcaldía y la Secretaría de Salud de Bogotá a través de GenCore, el centro de pruebas de COVID-19 de Uniandes, para probar Smart Pooling en una muestra de pacientes reales. Los resultados son tan sorprendentes como concluyentes: hemos desarrollado una herramienta que puede realmente transformar nuestra respuesta a la pandemia como nación. Estamos en proceso de publicarlos en una revista de alto nivel internacional.

¿Cuál es el siguiente paso para Smart Pooling?

Ya demostramos el potencial real de nuestro método, ahora nuestra ambición es poder desplegarlo como apoyo al muestreo de COVID-19 en todo el país. Estamos invitando a todos los centros de muestreo y a todas las entidades de salud pública del país a desarrollar una alianza nacional para implementar Smart Pooling en Colombia. Les ofrecemos desplegar nuestra plataforma computacional sin ningún costo, únicamente con el ánimo de contribuir a la resolución de esta terrible crisis. Es más, nuestro método no tiene nada de específico a Colombia y puede utilizarse directamente en otros lugares del mundo: estamos colaborando con el Gobierno de Gambia para desplegar Smart Pooling en ese país de África Occidental, donde las necesidades son aún mayores que en Colombia.

¿Por qué es Smart Pooling un proyecto de investigación responsable?

El uso ético de la Inteligencia Artificial es uno de los pilares del nuevo Centro de Investigación y Formación en Inteligencia Artificial de la Universidad de los Andes. En primer lugar, pondremos Smart Pooling gratuitamente a disposición de la comunidad científica mundial, para garantizar que nuestro trabajo tenga un impacto real en la lucha contra la pandemia donde más se necesita y no que beneficie a unos pocos privilegiados. En segundo lugar, la manera como utilizamos la IA en este proyecto es realmente ejemplar: uno podría imaginar un sistema de IA que suplante la prueba molecular y que prediga si el paciente tiene Coronavirus basado en sus datos clínicos y sus síntomas. Ese sistema no necesitaría insumos moleculares y podría aplicarse inmediatamente a toda la población: en teoría sería la panacea. Sin embargo, en la práctica, la IA fatalmente cometería errores y esos errores inmediatamente se traducirían en la pérdida de vidas humanas, lo cual es inaceptable desde el punto de vista ético. Lo hermoso de Smart Pooling es que, en vez de suplantar la prueba molecular, potencia su efectividad. De esta manera, los errores que puede cometer la IA se traducen únicamente en el uso un poco menos eficiente de los reactivos moleculares. Por otro lado, el sistema se alimenta continuamente de los datos disponibles, mejorando así su desempeño permanentemente y por lo tanto su utilidad práctica a medida que es adoptado. Este proyecto es realmente un ejemplo del inmenso poder de la Inteligencia Artificial puesto al servicio de la humanidad en una crisis global.

¿Cómo nació Smart Pooling?

Desde el comienzo de la cuarentena obligatoria en marzo, reuní a los investigadores de mi grupo de Visión Artificial Biomédica y, ante la urgencia y gravedad sin precedentes de la situación, hice un llamado a voluntarios para buscar maneras de aplicar nuestros conocimientos a la lucha contra la pandemia. Para mi orgullo, la mayoría de mis estudiantes del Departamento de Ingeniería Biomédica (IBIO) de pregrado y posgrado se ofrecieron y empezamos a trabajar de manera totalmente desinteresada por las noches y los fines de semana en varios proyectos. Hicimos esfuerzos como presentar nuestras ideas al MinCienciatón, participar en retos internacionales de predicción de la evolución de la pandemia a nivel global o estudiar los aspectos moleculares del Coronavirus. En paralelo, vimos cómo otros proyectos que veníamos desarrollando con especialistas en biología molecular se paralizaban, pues nuestros colaboradores se dedicaban ahora tiempo completo a hacer pruebas de COVID-19.

La epifanía vino cuando nuestros colaboradores biólogos moleculares nos contaron que tenían acceso a los datos clínicos de los pacientes para verificar el resultado de las pruebas moleculares de COVID. El año pasado, ganamos un Premio de Investigación de Google para Latinoamérica con un proyecto que busca usar datos clínicos anonimizados de los pacientes como complemento a los TACs para hacer diagnóstico temprano de cáncer de pulmón. Inmediatamente pensamos en aplicar la misma metodología para predecir el resultado de las pruebas de COVID-19 y hacer así una optimización inteligente de las pruebas grupales: un Smart Pooling. Ocho investigadores de mi grupo han estado trabajando día y noche desde marzo sin esperar nada a cambio para lograr estos resultados, adicionalmente a sus otras responsabilidades: María Camila Escobar, Guillaume Jeanneret, Laura Bravo, Ángela Castillo, Catalina Gómez, Diego Valderrama, María Fernanda Roa y Julián Martínez, además de mi exalumno Jorge Madrid, ahora estudiante doctoral en Escuela Politécnica Federal de Lausana (EPFL) en Suiza. Tengo el orgullo de decir que éste es un proyecto absolutamente novedoso a nivel mundial originado y desarrollado 100% por investigadores IBIO para el beneficio de la humanidad.

Para más información del proyecto visite la siguiente página.