Usando la inteligencia artificial y los datos contra la pandemia: nuevos proyectos en el Sur Global
El Programa de Respuesta AI4COVID del Sur Global (originalmente conocido como el Programa COVID-19 de Inteligencia Artificial e Innovación de Datos del Sur Global) es cofinanciado por el IDRC y la Agencia Sueca de Cooperación Internacional para el Desarrollo (Sida). Los nueve proyectos seleccionados se financiarán durante un período de 24 meses y cubrirán una amplia gama de temas en Asia, América Latina y África subsahariana.
Los proyectos movilizarán consorcios multidisciplinarios que utilizarán la inteligencia artificial y la ciencia de datos para combatir los impactos negativos del COVID-19 y fortalecer los sistemas de salud para mejorar la respuesta a la pandemia. En general, la iniciativa tiene como objetivo profundizar la comprensión de los gobiernos, de los profesionales de inteligencia artificial y del público sobre cómo desarrollar y escalar enfoques de ciencia de datos e inteligencia artificial responsables y basados en la evidencia, que respalden la respuesta y recuperación de COVID-19 en los países en desarrollo.
La iniciativa está particularmente interesada en asegurar que estos proyectos sean sensibles al género y culturalmente apropiados, específicos para la comunidad y basados en las necesidades y contextos locales. También tiene como objetivo informar las políticas que apoyan y generan confianza en las respuestas de la ciencia de datos y la inteligencia artificial a las epidemias y mitigan sus daños potenciales. Finalmente, tendrá como objetivo fortalecer la capacidad de los sistemas de salud en los países en desarrollo para responder a las epidemias utilizando técnicas de inteligencia artificial y ciencia de datos.
“Estos proyectos deben informar las políticas que apoyen y generen confianza en respuestas de datos e inteligencia artificial que sean responsables e inclusivas al COVID-19”, dice el presidente del IDRC, Jean Lebel. "También anticipamos que fortalecerán los sistemas de salud en los países en desarrollo y mejorarán la capacidad de responder a todo tipo de epidemias en el futuro, utilizando la inteligencia artificial y técnicas de ciencia de datos".
La respuesta a la convocatoria de financiación de junio recibió 314 presentaciones, de las cuales 153 propuestas elegibles fueron evaluadas por un panel independiente de expertos. El panel preseleccionó 20 propuestas y el IDRC y Sida seleccionaron los nueve proyectos finales en función de los puntajes generales y la distribución temática y geográfica de los proyectos. Para asegurarse de que estos proyectos puedan, en última instancia, informar las políticas en todos los niveles y generar confianza en las respuestas de la ciencia de datos y la inteligencia artificial, también fueron seleccionados por su sensibilidad de género, sensibilidad cultural, enfoque comunitario y consideraciones locales.
"Ocho meses después de la pandemia mundial, COVID-19 sigue afectando vidas en todo el mundo", dice AnnaMaria Oltorp, jefa de la Unidad de Cooperación en Investigación de Sida. "Sida se complace en colaborar con el IDRC en esta importante oportunidad para que los investigadores de tecnología y datos en países de ingresos bajos y medianos ayuden a abordar los desafíos actuales con agilidad y estar al tanto de futuros brotes".
Resumen de los nueve proyectos:
- Organización: Universidad de los Andes
- País de impacto: Colombia
- Las comunidades vulnerables en Colombia se ven afectadas no solo por la enfermedad del coronavirus, sino también por la desinformación sobre la pandemia. La Universidad de los Andes desarrollará modelos de IA para arrojar luz sobre el riesgo de progresión de la enfermedad en las comunidades vulnerables y su impacto en otras enfermedades. También abordarán la “infodemia” analizando las redes sociales populares, los usuarios que actúan como “super difusores” de información y desinformación, y las reacciones comunes a políticas y eventos de importancia social.
- Organización: Centro Interdisciplinario de Estudios en Ciencia, Tecnología e Innovación (CIECTI)
- País de impacto: Argentina
- El CIECTI aprovechará los registros de salud electrónicos para poner a prueba nuevos modelos para respaldar la detección temprana de COVID-19 en las comunidades, mejorar la recopilación de datos en las comunidades vulnerables y trabajar con el Ministerio de Salud Nacional para contener la enfermedad.
- Organización: Universidad de York
- Países de impacto: Botswana, Camerún, Mozambique, Namibia, Nigeria, Ruanda, Sudáfrica, Zimbabwe
- La Universidad de York ha unido fuerzas con epidemiólogos, modeladores, físicos, estadísticos, ingenieros de software y científicos de datos en África para integrar el poder del modelado predictivo y las simulaciones con la capacidad de un panel de control integral para monitorear el COVID-19 que se utilizará para predecir tendencias epidémicas e informar la toma de decisiones y la gestión en tiempo real en África.
- Organización: Université Cheikh Anta Diop
- Países de impacto: Mali, Senegal
- Si bien Senegal y Mali están ansiosos por utilizar métodos de inteligencia artificial para mejorar los esfuerzos de rastreo de contactos, los países enfrentan una serie de desafíos sociales y políticos. Esta investigación apoyará el modelado epidemiológico de COVID-19 en Senegal y Mali, mientras aborda los obstáculos sociales y políticos en relación con el uso de tecnologías de IA y medidas de control de la salud dentro de un marco de ética y derechos humanos.
- Organización: Universidad de Peradeniya
- Países de impacto: Malasia, Sri Lanka
- Estos nuevos esfuerzos de modelado se centrarán en apoyar los esfuerzos de Malasia y Sri Lanka para mapear la crisis de COVID-19 y mitigar los impactos económicos de COVID-19 en mujeres, niños y grupos desfavorecidos.
- Organización: Universidad de Ruanda
- País de impacto: Ruanda
- El gobierno y otras instituciones de salud pública están pidiendo iniciativas que puedan respaldar la mayor disponibilidad de datos para respaldar la formulación de políticas basadas en evidencia. Sin embargo, muchos de los datos disponibles están fragmentados, incompletos y dispersos en múltiples instituciones, tales como clínicas, hospitales y sitios de pruebas. Este proyecto innovará en la armonización de los datos para comprender y predecir el impacto de COVID-19 y otras enfermedades infecciosas. También se centrará en nuevas innovaciones para hacer el mejor uso de los datos a fin de promover políticas y decisiones de atención.
- Líder del consorcio: Universidad Makerere
- País de impacto: Uganda
- Este proyecto tiene como objetivo ofrecer un conjunto de sistemas de datos e inteligencia artificial contextualizados y equitativos de extremo a extremo que se enfocan en la vigilancia y gestión de COVID-19 y pandemias futuras que puedan afectar a Uganda. El proyecto se centrará en el uso de sistemas de inteligencia artificial para analizar conversaciones de radio para mejorar la comprensión y abordar las percepciones públicas de COVID-19 y las intervenciones destinadas a comprender su conexión con las transmisiones e intervenciones de COVID-19. También explorará nuevas innovaciones para diagnosticar y tratar COVID-19 utilizando herramientas de inteligencia artificial para respaldar la detección.
- Líder del consorcio: APHRC
- Países de impacto: Kenia y Malawi
- Este proyecto armonizará los datos para comparar y comprender los impactos de diferentes decisiones de salud pública tomadas en Malawi y Kenia. Busca comprender la dinámica de transición de COVID-19 y su impacto en la salud, la educación, el trabajo y el transporte, incluyendo cómo funcionan las intervenciones y dónde funcionan mejor.
- Organización: Centro Africano de Investigaciones sobre Población y Salud (APHRC), Kenia
- Países de impacto: Kenia, Malawi
- Este proyecto propone desarrollar los elementos clave de un ecosistema panafricano y coordinado de datos de COVID-19. Construiremos un conjunto sólido de estándares y tecnologías de datos, diversas metodologías de integración de datos, utilizando el poder de la inteligencia artificial y la ciencia de datos para el análisis y la supervisión a través de un entorno de políticas y gobernanza confiable. Los datos armonizados representan un bien público global que brindará información para respuestas basadas en evidencia sobre preguntas clave acerca de COVID-19.
- Organización: Universidad de Makerere, Uganda
- País de impacto: Uganda
- En África subsahariana, los desequilibrios de datos y la representación insuficiente pueden surgir fácilmente debido al acceso desigual a los servicios gubernamentales y privados donde se recopilan datos, producto de las condiciones sociodemográficas. COAST abordará estos desafíos a través de tres objetivos específicos: 1- Fortalecer los sistemas de datos que resulten en conjuntos de datos utilizables y equitativos para las respuestas al COVID-19, impulsadas por la inteligencia artificial, y a las pandemias futuras. 2- Desarrollar e implementar herramientas de detección y diagnóstico impulsadas por IA para mejorar la atención y la gestión del paciente. 3- Modelar y evaluar las intervenciones por COVID-19 para respuestas gubernamentales específicas basadas en los conjuntos de datos fusionados de los objetivos 1 y 2.