Cómo la inteligencia artificial y las epidemias pasadas pueden ayudar a prever la próxima pandemia

Antes de que la OMS alertase de la presencial de un nuevo coronavirus en China que acabaría por desencadenar tres años de pandemia mundial, un algoritmo llamado Bluedot detectó patrones en las búsquedas que se hacían en Internet del tipo« me duele la garganta y me cuesta respirar» y fue capaz de prever que el SARS-CoV-2 estaba circulando entre la población. Es el antecedente del que ha surgido un proyecto de investigación que utiliza la información de las epidemias de los siglos XIX y XX para predecir y mejorar la toma de decisiones en la próxima pandemia, que la comunidad científica tiene claro que antes o después, llegará. 

Si históricamente se ha dicho que la predicción de las epidemias es mala. Que se llega tarde. La última, de la que ya se tenía conocimiento, llegó desde China a Italia por avión. La cuestión que plantea Joana María Pujadas Mora es si esta mala predicción histórica de los brotes es porque no hay información o, en la actualidad se es porque hay demasiada información. Y para eso está la inteligencia artificial que es capaz de procesar una enorme cantidad de datos y detectar patrones. Es decir, filtra la información. Pero, ¿de qué información tirar en el siglo XIX?

«En el pasado no tienes Internet, pero puedes recrear un universo informativo», explica Joana María Pujadas Mora, investigadora de un equipo de la Universitat Oberta de Catalunya que, de hecho, está recreando a través de los periódicos y de los diarios oficiales de la época, qué ocurrió durante la epidemia de gripe de 1918, la de cólera y la de peste en Cataluña y Baleares. 

Las grandes pandemias que afectaron a la humanidad

Xavier Fonseca

El equipo científico ha recopilado ya toda la información disponible en esas fuentes entre 1820 y 1960. La investigación arranca en ese año porque fue cuando en Mallorca hubo uno de lo últimos brotes de peste. Pero ese arco temporal no obedece solo a la localización de las distintas epidemias, sino también al hecho de contar con una fuente de datos fiable y hasta que no se crea el estado liberal no existía una preocupación por contabilizar a la población a través de padrones, censos y registros civiles. Incluso el movimiento natural de población viene de esta época.

Con ello, se entrena un algoritmo, con lo que la investigación aglutina disciplinas como la salud pública, la geografía y la inteligencia artificial. Esta última tiene dos funciones en el proyecto. La primera es producir los datos, una circunstancia que no es nueva en el equipo de Joana Pujadas, que ya se había valido antes de la tecnología para hacer recogidas de datos masivas que de manera manual sería imposible.

Es decir, la máquina usa procesamiento del lenguaje natural y machine learning para aprender a leer documentos y recoger un volumen superior de datos. Además, la inteligencia artificial sirve par modelizar la expansión de las epidemias, En este momento, el equipo de Epi-Desigual está iniciando los primeros cálculos para posteriormente explotar esos datos y modelizar el comportamiento de las epidemias.

Así, el mayor volumen de datos procesado puede por ejemplo detectar patrones que antes permanecían ocultos y quizá, modificar un poco la fotografía sobre las epidemias que se tenía hasta el momento.

¿Ventajas? La primera, es que no hay incertidumbre. Cuando el covid-19 empezó a golpear, se empezaron a tomar medidas para frenarlo, pero la incerteza sobre la eficacia de las decisiones pilotó buena parte de las actuaciones hasta la llegada de la vacuna. Sin embargo, cuando se trabaja con epidemias históricas, ya se sabe lo que pasó. Se sabe cómo evolucionaba, qué ocurría si se tomaba una medida de salud pública u otra y también cuándo terminó. «Es jugar con unas cartas que ya conocemos», resume Pujadas Mora. 

Es generar un banco de pruebas, porque en una epidemia en marcha, la lógica que prima es la conservadora, porque hay vidas en juego. Contar con una herramienta como la que prepara Epi-Desigual permite hacer modelos predictivos de qué ocurre cuando se toman otro tipo de medidas más audaces. O si no se toman.

Es cierto que ya hay un conocimiento histórico acumulado en la gestión de epidemias, porque lo que ahora llamamos confinamiento, hace un siglo se llamaba cordón sanitario, que las mascarillas ya se usaban durante la epidemia de gripe de 1918 y que el aislamiento de las personas infectadas es una medida que se toma desde la Edad Media. 

La investigación de la UOC permite no solo ver la eficacia de las medidas que se fueron tomando en las epidemias, sino también tener un retrato claro de cómo se expanden, a qué velocidad y por qué medios. Si el covid-19 llegó a Europa por avión, en el siglo XIX las epidemias seguían las rutas ferroviarias. «El cólera de 1885 sigue las vías del tren», dice Pujadas.

Y no solo eso. «Los pobres y los ricos no mueren igual». La investigadora resume en esa frase el gradiente social de las epidemias, que también se puede rastrear en su proyecto. Es claro en las epidemias más modernas, de cólera y de fiebre amarilla. El caso de la peste es un poco diferente por su altísima letalidad.

Por ejemplo, en la gripe de 1918 los más afectados fueron los hombres en edad laboral, porque en aquel momento primaba el sistema fabril: muchos obreros durante muchas horas trabajando codo con codo en lugares cerrados. Un entorno más que favorable para el contagio. En cambio, en epidemias como el cólera o la fiebre amarilla, las que mueren son mayoritariamente las mujeres. El cólera es de transmisión hídrica, y las que lavaban y limpiaban eran ellas.

Lo mismo con el coronavirus. La mortalidad era más alta entre las personas de mayor edad y «Europa tiene una estructura de población envejecida», explica Pujadas. La menor mortalidad en otras zonas del mundo, como África, puede deberse a que su población es más joven, aunque siempre hay que tener en cuenta otros matices, como la recogida de datos. 

La investigación se centra en las epidemias de Cataluña y Baleares, lo que permite investigar un territorio continental y uno insular. Y hay diferencias. Las Baleares siempre han sido un territorio con menos brotes epidémicos, también en el covid, con menos fallecimientos que la media de España, que se puede achacar a una estructura de población más joven, pero también a la capacidad de controlar el movimiento de población. 

«Tuvimos pocas epidemias porque históricamente han sabido manejar bien los cordones sanitarios», explica Joana Pujadas. Y además, las Baleares tienen la mejor esperanza de vida a lo largo del siglo XIX de toda España. Es decir, hay un territorio insular con unas buenas condiciones demográficas (la población también tenía una de las mayores estaturas a lo largo del XIX) y otro territorio peninsular, el catalán, con una mortalidad mucho mayor, una esperanza de vida menor y una natalidad más baja.

Es decir, hay dos modelos distintos que sirven como estudio de caso para ver cómo evoluciona la cuestión. Epi-Desigual está financiado por el Ministerio de Ciencia, pero Pujadas Mora tiene otro proyecto, Epi-Predict,que financia la Fundación BBVA y que usará datos de toda España. De hecho, en un futuro se podría realizar con datos europeos y a nivel mundial, como esta última. 

¿Qué pasa después de la pandemia?

El tratamiento masivo de datos a través de algoritmo que se está entrenando podría permitir no solo prever la próxima pandemia, sino los efectos de lo que se llama pospandemia en cuestiones como la demografía. «La perdurabilidad, históricamente, se puede medir en los efectos demográficos, fundamentalmente en la natalidad», Y sí, las cohortes de población que han vivido epidemias tienen menos hijos. 

La gente, en medio de una pandemia, cuando no sabes que va a pasar, intentará no tener hijos, explica la investigadora principal. Con los datos, probablemente se demuestre eso, que las generaciones que han vivido las pandemias reducen su fecundidad, «porque la natalidad lo que requiere es un poco de seguridad». 

Es más, sí se ha visto que en las pospandemias hay un repunte en los nacimientos, pero Pujadas Mora ya adelanta que no se trata de un incremento de la natalidad, sino de que se recupera lo perdido, y «a veces ni siquiera tiene capacidad de recuperarse del todo». Nunca se regresa al estado basal previo a la epidemia. 

De nuevo, la cuestión es más social que sanitaria (que también). Evidentemente, la enfermedad es un factor a la hora de tener descendencia, pero en este caso vuelven a primar también factores sociales y de inseguridad en el futuro para posponer la posibilidad de tener criaturas. 

La otra pieza es la mortalidad. Es cierto que la del covid ha sido una pandemia globalizada porque nunca en la historia el ser humano ha estado tan conectado. Y sin embargo, las cifras demuestran que no ha sido tan letal como otras a las que ha ido sobreponiéndose la población, como la peste, que en la Edad Media diezmó a la población europea. El número de defunciones de peste es mayor que el de coronavirus.

Lecciones de una pandemia global

áfrica gonzález-fernández / chema paz gago

El covid ha sido una epidemia importante, desde luego, y ha servido para recordar al mundo que sigue siendo vulnerable. No había una memoria histórica de epidemia, resalta Pujadas Mora. Las generaciones que vivieron los grandes brotes de cólera, peste y gripe  ya han muerto. «Muchos de nosotros hemos nacido ya con calendarios de vacunación» y eso ha contribuido también a magnificar el acontecimiento en una sociedad que cumple con la teoría de la transición demográfica: sus grandes retos sanitarios no son (o eran) de tipo infeccioso, sino enfermedades como el cáncer o las patologías neurodegenerativas. 

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