Cr\u00e9dito: Pixabay\/CC0 Dominio p\u00fablico <\/p>\n
Cuando la pandemia del nuevo coronavirus se extendi\u00f3 por todo el mundo, los gobiernos y las instituciones de todo el mundo enfrentaron decisiones dif\u00edciles sobre a qui\u00e9n realizar la prueba del virus y cuando con suministros de prueba limitados. <\/p>\n
Ahora, un nuevo algoritmo desarrollado por investigadores de la Facultad de Ciencias y Tecnolog\u00eda de la Informaci\u00f3n de Penn State podr\u00eda ayudar a los l\u00edderes a tomar decisiones mejor informadas sobre cu\u00e1ntas personas sintom\u00e1ticas y asintom\u00e1ticas evaluar con pruebas diarias racionadas y en qu\u00e9 etapa de la pandemia. Las estrategias de prueba simuladas del modelo dieron como resultado aproximadamente un 40 % menos de infecciones.<\/p>\n
\u00abNuestro objetivo era averiguar c\u00f3mo distribuye una asignaci\u00f3n de pruebas que tiene todos los d\u00edas\u00bb, dijo Amulya Yadav, PNC Technologies Career Development. Profesor asistente en la Facultad de IST. \u00ab\u00bfC\u00f3mo los distribuye entre las personas sintom\u00e1ticas y asintom\u00e1ticas? \u00bfY c\u00f3mo deber\u00eda cambiar esta asignaci\u00f3n con el tiempo?\u00bb<\/p>\n
Usando un modelo de inteligencia artificial conocido como Procesos de decisi\u00f3n de Markov parcialmente observables, el equipo de Yadav desarroll\u00f3 una pol\u00edtica secuencial para distribuir pruebas entre una poblaci\u00f3n. Su modelo, llamado Design of Optimal COVID-19 Testing Oracle, o DOCTOR, se compar\u00f3 con otras estrategias de prueba existentes utilizadas por gobiernos e instituciones. Muchas de estas otras estrategias son est\u00e1ticas y no adaptativas, lo que puede causar deficiencias significativas en su eficacia para contener el COVID-19.<\/p>\n
En un enfoque de dos fases, DOCTOR primero sugiere dedicar m\u00e1s esfuerzo a evaluar a las personas sintom\u00e1ticas, asignando aproximadamente 65% de sus kits de prueba disponibles para personas que presentan s\u00edntomas. Con el tiempo, a medida que la cantidad de personas sintom\u00e1ticas disminuye debido a que estos pacientes se trasladan a entornos hospitalarios o de cuarentena, DOCTOR cambia su atenci\u00f3n a las pruebas para asintom\u00e1ticos, aumentando gradualmente la cantidad de kits de prueba asignados a personas asintom\u00e1ticas a medida que avanzan los puntos de decisi\u00f3n.<\/p>\n
\u00abEste es un programa de IA complicado, y es poco probable que podamos convencer a los gobiernos e instituciones de todo el mundo para que usen un programa y, en funci\u00f3n de los resultados de ese programa, decidan su estrategia de prueba de COVID-19\u00bb, dijo Yadav. \u00abPero podemos analizar la estrategia y obtener informaci\u00f3n y transmitir esa informaci\u00f3n a esos gobiernos e instituciones\u00bb.<\/p>\n
Cuando se aplic\u00f3 en una simulaci\u00f3n a la ciudad de Santiago en Panam\u00e1, un pa\u00eds con la tasa m\u00e1s alta de COVID- 19 infecciones per c\u00e1pita, la estrategia de prueba del modelo super\u00f3 las l\u00edneas de base de \u00faltima generaci\u00f3n al lograr aproximadamente un 40 % menos de infecciones por COVID-19. Esto ilustra el beneficio de tener una estrategia adaptativa, y m\u00e1s a\u00fan con la aparici\u00f3n de nuevas variantes del virus, seg\u00fan Yadav.<\/p>\n
\u00abExiste la posibilidad de que las pruebas sigan siendo parte de nuestro -19 esfuerzos de prevenci\u00f3n en el pr\u00f3ximo a\u00f1o\u00bb, dijo. \u00abIncluso si las vacunas tambi\u00e9n funcionan en las nuevas variantes, creo que habr\u00e1 una diferencia o una divisi\u00f3n entre los pa\u00edses desarrollados y los subdesarrollados y la rapidez con la que podr\u00e1n vacunar a sus poblaciones\u00bb.<\/p>\n
Agreg\u00f3. , \u00abAs\u00ed que las pruebas van a ser mucho m\u00e1s importantes\u00bb.<\/p>\n
Yadav tambi\u00e9n subray\u00f3 en qu\u00e9 etapa de la pandemia ser\u00eda m\u00e1s beneficiosa una estrategia de pruebas impulsada por IA para COVID-19. Su investigaci\u00f3n muestra que el uso de IA es m\u00e1s beneficioso cuando la propagaci\u00f3n de la pandemia es intermedia, lo que significa que no es demasiado grave ni demasiado lenta.<\/p>\n
\u00abSi la pandemia est\u00e1 en su m\u00e1xima gravedad, intuitivamente, hay muy poco puede hacer en t\u00e9rminos de optimizar las respuestas de mitigaci\u00f3n y, por lo tanto, la IA no puede ayudar mucho\u00bb, dijo Yadav. \u00abPor otro lado, si la pandemia est\u00e1 a punto de comenzar a propagarse, intuitivamente, no es necesario ser tan inteligente para optimizar sus respuestas de mitigaci\u00f3n, por lo que casi cualquier estrategia funcionar\u00eda bien. Solo cuando la pandemia est\u00e1 en su fase intermedia, cuando los beneficios de una estrategia de prueba de COVID-19 a largo plazo impulsada por IA son m\u00e1s pronunciados\u00bb.<\/p>\n
Dado que COVID-19 se encuentra actualmente en una etapa intermedia en muchos lugares del mundo, es una soluci\u00f3n \u00f3ptima Es hora de que los gobiernos y las instituciones consideren una estrategia de prueba impulsada por IA. Adem\u00e1s, el modelo podr\u00eda ser \u00fatil para guiar a los tomadores de decisiones en el caso de una futura pandemia.<\/p>\n
\u00abMe encantar\u00eda que no requiramos que este modelo se use nunca, y que COVID- 19 nos supera sin tener que usar los conocimientos\u00bb, dijo Yadav. \u00abPero podr\u00eda permitirnos prepararnos para la pr\u00f3xima pandemia, y si eso sucede, sabremos qu\u00e9 debemos hacer y qu\u00e9 estrategias de prueba pueden tener el mayor impacto\u00bb. <\/p>\n
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Siga las \u00faltimas noticias sobre el brote de coronavirus (COVID-19) Proporcionado por la Universidad Estatal de Pensilvania Cita<\/strong>: La estrategia de prueba de COVID-19 definida por IA podr\u00eda conducir a menos infecciones ( 2021, 22 de enero) recuperado el 30 de agosto de 2022 de https:\/\/medicalxpress.com\/news\/2021-01-ai-defined-covid-strategy-infections.html Este documento est\u00e1 sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigaci\u00f3n privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona \u00fanicamente con fines informativos.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Cr\u00e9dito: Pixabay\/CC0 Dominio p\u00fablico Cuando la pandemia del nuevo coronavirus se extendi\u00f3 por todo el mundo, los gobiernos y las instituciones de todo el mundo enfrentaron decisiones dif\u00edciles sobre a qui\u00e9n realizar la prueba del virus y cuando con suministros de prueba limitados. Ahora, un nuevo algoritmo desarrollado por investigadores de la Facultad de Ciencias … Continuar leyendo \u00abLa estrategia de prueba de COVID-19 definida por IA podr\u00eda conducir a menos infecciones\u00bb<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-12895","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-general"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/12895","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=12895"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/12895\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=12895"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=12895"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=12895"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}