Un avance histórico en lo que a prevención de nuevas alertas sanitarias globales, ha salido a la luz. Los científicos han desarrollado un sistema de detección de anomalías de alerta temprana (EWAD), que predice con precisión exacta nuevas variantes de preocupación (COV) en futuras pandemias. Utilizando el aprendizaje automático, la Inteligencia Artificial analiza las secuencias genéticas de las variantes del SARS-CoV-2, las tasas de infección y las tasas de mortalidad para detectar cambios genéticos semanas antes de que la OMS designe oficialmente los COV. Los investigadores descubrieron «reglas» de evolución de virus que podrían ser cruciales para combatir las pandemias emergentes. El sistema EWAD se desarrolló utilizando un método de aprendizaje automático llamado “covarianza espacial” basada en procesos gaussianos. Predice nuevos datos mediante el análisis de puntos de datos existentes y sus relaciones. Al probar el modelo en eventos reales y encontrar coincidencias cercanas entre los datos reales y los predichos, los científicos demostraron la efectividad de EWAD para predecir cómo medidas como las vacunas y el uso de máscaras impactan en la evolución del virus.
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