Un sistema de inteligencia artificial alertó el 31 de diciembre el brote del coronavirus de Wuhan, el mismo día en que las autoridades sanitarias chinas reportaron la existencia de 27 casos a la Organización Mundial de la Salud (OMS), aunque el organismo no anunció la existencia del brote hasta diez días después. La start up canadiense BlueDot desarrolló un algoritmo especializado en monitorear la dispersión de enfermedades infecciosas, el cual, ya había descubierto el brote y avisado de la noticia a sus clientes antes de que se difundiera la información al público. Su estrategia para hacer una predicción sobre la dispersión del virus se basa en recopilar y analizar información de noticias publicadas en webs informativas y periódicos en más de 30 idiomas diferentes. “El algoritmo lee noticias publicadas en medios locales donde se mencionan casos de gripe, muertes sin una explicación aparente y síntomas que no se ubican en un diagnóstico concreto, tanto en humanos como en animales”, explicó Alfonso Valencia, profesor de la Institución Catalana de Investigación y Estudios Avanzados (ICREA) y director del departamento de ciencias de la vida en el Barcelona Supercomputing Center. “La minería de textos ha evolucionado mucho en los últimos años y se ha perfeccionado”, indicó. En palabras simples, es un sistema para seguir las noticias en Internet sobre los casos coincidentes que vayan surgiendo. La dificultad reside en que estos algoritmos sean igual de eficientes en diferentes idiomas. BlueDot también tiene acceso a información de los boletos de avión que se adquieren por lo que puede analizar cuántos vuelos diarios hay desde la ciudad de origen del virus al resto de ciudades del mundo, si son directos o no y cuántos viajeros los toman, puede saberse en qué otras zonas del mundo pueden darse los siguientes casos. El sistema de inteligencia artificial pronosticó correctamente que el virus saltaría de Wuhan a Bangkok, Seúl, Taipei y Tokio en los días posteriores a su aparición inicial. EL fundador y CEO de BlueDot, Kamran Khan, explicó que, una vez que la inteligencia artificial ha hecho su trabajo y se completa este filtro automatizado de datos, los epidemiólogos verifican que las conclusiones tengan sentido desde un punto de vista científico, y envían un informe a funcionarios de salud pública en una docena de países, aerolíneas y hospitales de primera línea donde pueden terminar los pacientes infectado. Este sistema fue utilizado de manera exitosa durante la epidemia del virus del Zika en 2016.  El modelo utilizaba itinerarios de vuelo, mapas de temperatura, densidades de población y rangos de mosquitos transmisores del virus como fuente de información. Por ejemplo, su mapa de riesgos mostró que Florida recibía enormes volúmenes de viajeros de Brasil y tenía el clima y los mosquitos adecuados para la transmisión de la enfermedad. Sus predicciones, que resultaron acertadas, fueron publicadas por la revista médica The Lancer.