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La revista Proceedings of the National Academy of Sciences realizó un estudio que ha detectado variables medioambientales, geográficas y filogenéticas para descubrir futuras infecciones virales

La ciencia ha creado un método utilizando inteligencia artificial (IA), para detectar los posibles virus que se pueden convertir en pandemia en el futuro. El investigador Ángel Luis Robles Fernández, profesor de la Universidad Veracruzana de México, en una entrevista para National Geographic, destaca que “la integración del «machine learning» de inteligencia artificial consiste en partir de una investigación estadística y un modelo lineal generalizado para combinar más variables para plantear un modelo no lineal necesario”. El método únicamente utiliza una proporción informativa que nos permite suponer que las interacciones observadas tienen la misma naturaleza explicadas con el mismo tipo de variables, tomando como punto de referencia las especies que tengan mayor índice de información, explica Fernández. Este método permite predecir de forma más exacta si el fenómeno que se moldea es más complejo para detectar los puntos calientes donde se pueden localizar los posibles virus en el planeta. Los datos introducidos de incidencias entre patógenos y anfitriones, constan de un algoritmo que aprende por sí solo a organizar y clasificar los detalles con la IA para detectar los posibles virus a más geolocalización de puntos calientes alrededor del planeta Tierra.

Dichos procedimientos son repetidos miles de veces de los cuales se establece el poder para realizar las búsquedas de los patrones, utilizando la herramienta «machine learning» de inteligencia artificial, un proceso mucho menos fuerte visto desde el lenguaje estadístico. Por medio del «machine learning» se integran un número de variables para ser aplicadas a cualquier sistema que esté relacionado con virus patógenos y anfitriones. Los resultados no solo coinciden con datos de sistemas analizados, también aportan herramientas para descubrir “puntos calientes” en la hidrografía planetaria. Los tres sistemas relacionados entre los patógenos y los anfitriones que pusieron a prueba los investigadores Diego Santiago-Alarcón, profesor en la Universidad de South Florida y Andrés Lira-Noriega, Investigador de la Red de Estudios Moleculares Avanzados, sugieren resultados de transmisión de malaria aviar detectando varios puntos calientes alrededor del mundo. La investigación logró localizar puntos calientes en Eurasia, una región particularmente susceptible a casos de malaria aviar por (plasmodium relictum) y el virus del Nilo-Occidental. MB