Los investigadores esperan que el modelo pueda informar la toma de decisiones de salud pública en medio de la pandemia.
Un nuevo modelo para predecir COVID-19El impacto del uso de inteligencia artificial (IA) supera dramáticamente a otros modelos, tanto que ha atraído el interés de los funcionarios de salud pública de todo el país.
Si bien los modelos existentes para predecir la propagación de una enfermedad ya existen, pocos, si es que hay alguno, incorporan IA, lo que permite que un modelo haga predicciones basadas en observaciones de lo que realmente está sucediendo, por ejemplo, el aumento de casos entre poblaciones específicas, en oposición a lo que Los diseñadores del modelo creen que sucederá. Con el uso de la IA, es posible descubrir patrones ocultos en los datos que los humanos por sí solos podrían no reconocer.
“La IA es una herramienta poderosa, por lo que tiene sentido aplicarla a uno de los problemas más urgentes que enfrenta el mundo”, dice Yaser Abu-Mostafa (PhD ’83), profesor de ingeniería eléctrica e informática, quien dirigió el desarrollo del nuevo modelo CS156 (llamado así por la clase de informática de Caltech donde se inició).
Los investigadores evalúan la exactitud del modelo comparándolo con las predicciones de un modelo conjunto construido por los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades a partir de 45 modelos principales de universidades e institutos de todo el país. Usando 1.500 predicciones como puntos de comparación con el conjunto de los CDC, los investigadores encontraron que el modelo CS156 era más preciso que el modelo de conjunto el 58 por ciento del tiempo hasta el 25 de noviembre. También supera rutinariamente las proyecciones de referencia del Instituto de Métricas de Salud y Evaluación (IHME).
El modelo CS156 es una amalgama de varios modelos desarrollados por Abu-Mostafa y su grupo durante los últimos nueve meses; El peso que tiene cada modelo en la producción general del modelo CS156 se determina en función de su rendimiento durante las semanas anteriores (utilizando las estadísticas informadas en los New York Times para comparacion).
Abu-Mostafa está expandiendo actualmente el modelo CS156 basándose en los comentarios de los funcionarios de salud pública con la esperanza de que pueda ser una herramienta que salve vidas para guiar las decisiones políticas. Ha sido contactado por funcionarios del Departamento de Salud Pública de California (CDPH) y por representantes del Comisionado de Salud de la Ciudad de Nueva York.
Con base en sus comentarios, el modelo se está modificando para permitir a los funcionarios de salud pública predecir cómo diversas intervenciones, como los mandatos de máscaras y las órdenes de seguridad en el hogar, afectan el control de la propagación de la enfermedad. Armados con esas predicciones, los funcionarios de salud pública estarían en mejores condiciones de evaluar qué intervenciones tienen más probabilidades de ayudar. El CDPH ya utiliza el modelo CS156 en su toma de decisiones, según ha aprendido Abu-Mostafa.
“Estamos trabajando en esto febrilmente”, dice Abu-Mostafa, cuyo grupo ha recopilado datos sobre cada política de COVID-19 en todos los condados de California desde que comenzó la pandemia. “Pero es un problema complicado. La demografía importa. Las personas más jóvenes tienden a no cumplir con las guías de salud pública tanto como las personas mayores, y las políticas dirigidas a las empresas parecen ser más efectivas que las dirigidas a las personas. Pero todavía estamos investigando esto “.
El modelo CS156 comenzó como una competencia en la clase de informática de Abu-Mostafa, CS / CNS / EE 156, Learning Systems, durante el período de primavera de 2020 de Caltech. La clase normalmente habría aplicado la IA a un tema mucho más benigno, como las recomendaciones de películas, pero Abu-Mostafa y sus estudiantes vieron la oportunidad de marcar una diferencia real con su trabajo. Ochenta estudiantes ya estaban en la clase; 70 más se inscribieron cuando se anunció el nuevo desafío. Al final del período, la clase había generado 40 modelos viables, 10 de los cuales ya eran competitivos con los modelos epidemiológicos existentes.
Durante el verano, Abu-Mostafa y un grupo central de estudiantes de la clase continuaron el trabajo, refinando la recopilación de datos y el modelado. Lanzaron oficialmente el modelo CS156 el 24 de agosto. Este otoño, cuando los estudiantes volvieron a sus estudios, Abu-Mostafa continuó gestionando la agregación de los modelos, aunque atribuye el éxito continuo del modelo CS156 al arduo trabajo de su alumno. colegas.
“En este punto, soy como un chef cocinando una comida”, dice Abu-Mostafa. “Necesitas buenos ingredientes; sin ellos, la comida no puede ser buena. Pero incluso con ellos, todavía tienes que trabajar duro para preparar la comida correctamente “.
Abu-Mostafa espera que las noticias sobre la eficacia del modelo CS156 lo traigan a la atención de otros responsables de la formulación de políticas de salud pública, quienes pueden usarlo en su toma de decisiones y potencialmente salvar vidas.
“Todos los que estamos trabajando en los modelos COVID-19 estamos trabajando hacia el mismo objetivo: ganar la guerra contra la pandemia. Estamos aquí para hacer nuestra parte ”, dice.
La investigación de los estudiantes que llevó a la creación del modelo CS156 fue apoyada por el miembro del consejo de administración de Caltech y ex alumno Charles Trimble (BS ’63, MS ’64); el programa de becas de investigación para estudiantes de verano; y el Fondo de Innovación Clinard, establecido por el empresario y alumno de Caltech por Gary Clinard (BS ’65, MS ’66).
