Artikulu hau jatorriz The Conversation argitalpenean aurki daiteke.

Duela egun gutxi, NBEk ohartarazi zuen adimen artifizialeko algoritmo gehienek oraindik ez dutela balio koronabirusari aurre egiteko. Erakunde horrek, ordea, aitortzen du machine learning-a baliagarria izan daitekeela. Adibidez: irudi medikoa identifikatzeko, sendagaiak sortzeko edo birusaren hedapena iragartzeko. Alabaina, ez dira konponbide bete-beteak oraindik.

Batetik, denbora tarte nahikoan frogatutako datu onik ez badu, teknologia horrek hutsegite dezente egiten ditu. Bestetik, NBEk, halaber, zehaztu du diziplina horretan azkenaldian argitaratu diren artikulu zientifiko gehienak zientzialariek beraiek gainbegiratu gabe daudela; alegia, efikazia badaezpadakoa dutela. Aldi berean, ideiok jasota dauden txostenak adimen artifizialean egin beharreko ahaleginen norabidea zehazten du, etorkizuneko pandemietan erabilgarria izango bada. Gogora dezagun Roy Amararen legea: «Teknologiak epe laburrean izan dezakeen eragina goresteko eta epe luzean izan dezakeena gutxiesteko joera dugu».

AAk iragar al dezake pandemiarik?

Ezin konta ahala lerroburu eskaini zaizkio adimen artifizialari, hobeto bizitzeko eta gutxiago lan egiteko balio duelakoan. Pentsa liteke ez duela batere esku hartu egungo koronabirus pandemia globalean. Ala bai?

Iazko abenduaren 31n, Kanadako BlueDot startup-ak, zeina gaixotasunen behaketa automatikora emana dagoen, abisu bat igorri zien bezeroei Wuhan eskualdea ez bisitatzeko, eta birusa berehala hedatuko zen hirien zerrenda aurresan zuen. NBEk bederatzi egun geroago egin zuen abisu hori bera. Horrenbestez, baiki, adimen artifiziala baliagarria izan daiteke pandemiak iragartzeko garaian. Zeri esaten diogun «iragarri», horra koska.

BlueDot enpresak informazio iturrien jarraipena egiten du; tokiko albisteak, tokiko agintari sanitarioen oharrak eta hurrengo egunetako hegaldi erreserbak. Informazio hori guztia kontuan hartuta, algoritmoak arriskua zenbatesten du, eta abisu bat ematen du, arriskua zein den. Adimen artifizialak, ordea, ez du batere balio informazio hori sortuko duen gizakirik gabe.

BlueDot ez zen ari bere kasa. Boston Children Hospital-en HealthMap aplikazioa eta Metabiota enpresaren algoritmoa ere jabetu ziren pandemiaren lehen zantzu horiez. Alabaina, sistema informatiko aurreratuena ere ez da gai ondorengo egoera iragartzeko. Horra paradoxa teknologikoa: teknologia iragarleetan ikertzen dugu, baina nor ausartuko da, fede jauzia egin, eta kutxa beltz bati obeditzeko ardura hartzera mehatxua aurrez aurre izan gabe? Algoritmoak funtzionatzen duen ebidentziak behar ditugu? BlueDot-ek jada zuzen iragarri zuen zika birusaren agerraldia, The Lancet aldizkarian argitaratutako artikulu batean. The Beginning of Infinity (El comienzo del infinito) lanak dioen eran, gizakia bulkadek mugitzen dute.

Gaixotasunak ordenagailu bidez iragartzeko egitasmoa ez da gaur goizekoa. Ezagunena Google Flu Trends proiektua da. 2008an jarri zen merkatuan eta ia 30 herrialdetan gripeak izango zuen urteko hedapena iragartzea zen asmoa. Horretarako, webean egindako bilaketetan oinarritzen zen («sukarra» eta «eztula» hitzekin egindako bilaketak kontuan hartuta).

Ondo samar funtzionatu zuen aplikazio horrek hiru urtez, barregarri geratu zen arte. 2011-12ko ekitaldian, ospitaleko bisitak egiatan izan zirenak baino % 50 gehiago izango zirela iragarri zuen, eta hurrengoan, aurrekoan izandako halako bi baino gehiago izango zirela. Tresnak porrot egin zuen, eta pirotekniarik gabe lurperatu zuen enpresak. Porrot egin zuen, batez ere, Googlek zerabiltzan irizpideen opakutasunagatik eta algoritmoak galbaherik ez zuelako, une puntualetako bilaketek eta Googleren irizpideek kasualitatez bat egin zezaketelako. (Ikus irudia galerian)

Gaur egun, adimen artifizialeko teknikak erabiltzen dira, bai, baina birusaren hedapenaren epe laburrerako iragarpena egiteko. Baita beste jarduera batzuetarako ere, hala nola pazienteen aldagai klinikoen arteko sinergiak eta korrelazioa identifikatzeko, sendagaiak diseinatzeko eta diagnostiko automatikoa egiteko.

Hasieratik bukaerara pandemia honen ezaugarriak, gaixotasunaren bilakaera barne, ezin aurresan ditzake eta ezingo ditu aurresan, inola ere, ezein ordenagailuk. Izan ere, pandemiaren nondik norakoak faktore askoren mende daude, tartean, herrialde bakoitzean hartzen diren erabakiak, erabakiok noiz hartzen diren, klima eta biztanle piramidea.

Urakanen iragarpenean ez bezala, non eguraldiaren eta presio atmosferikoaren jarraipen zehatza egin daitekeen, pandemia batean ez da inolako alarmarik pizten, birus batek animalia batetik gizakira jauzi egin, eta zero pazientea agertzen denean. Horrenbestez, pandemiak iragartzeari begira, arriskuaren mapa geografikoak sortzea eta erakundearteko informazio trukea hobetzea da eraginkorra izateko gakoa. Halaxe gertatzen da 2018az geroztik denge fokuen iragarpenean.

«Mundua ez dago prestatuta gripe pandemia larri baterako, edo beste edozein mehatxu mediko globaletarako». Ondorio hori atera zuen Osasunaren Mundu Erakundeak 2009ko H1N1 gripeari eman zion erantzuna aztertu zuen zientzialari taldeak. 2014an, ebolaren kasuan, berdin gertatu zen. Adituek birritan adierazi dute lehen defentsa lerroa alerta goiztiarra dela. Horretarako, gustukoa izan ez arren, orotariko datuen zaintza handitu beharko litzateke eta, batez ere, agintari publikoek mota horretako tresnak ondo ulertu beharko lituzkete.

Prest al gaude horretarako? Pazienteen datuak zehatz-mehatz biltzeko prest? Erakundearteko koordinazioa egokia izateko prest? Datu horiek ziur aski irabazi-asmoa duten erakundeei lagatzeko prest? Eta, batez ere, prest al gaude teknologia ulertu eta erabiltzeko? Hala bada, beharbada, hurrengo birusaren aurrean alerta eman ahalko dugu pandemia bihurtu aurretik.