Hace 27 días - Tecnología e Innovación

AI4M: Mejora de la predictibilidad de la malaria mediante la IA

Por CLEMENT UMOH

AI4M: Mejora de la predictibilidad de la malaria mediante la IA

Introducción del proyecto y planteamiento del problema

La iniciativa AI4M aborda el acuciante reto de prever y gestionar con precisión los brotes de malaria, un importante problema sanitario mundial. La malaria, una enfermedad transmitida por vectores, sigue siendo un importante reto sanitario mundial. Se calcula que en 2021 se produjeron 247 millones de casos de paludismo en unos 84 países donde esta enfermedad es endémica. Esto supuso un aumento significativo respecto a los datos de prevalencia de 2020 de la Organización Mundial de la Salud, que se situaban en 245 millones de casos. A pesar de los avances sustanciales en el control y la prevención de la malaria, la capacidad de predecir su incidencia y sus resultados en diferentes grupos demográficos sigue siendo muy limitada. Esta limitación dificulta el despliegue oportuno de intervenciones específicas que provocan brotes y pérdidas de vidas humanas.

A menudo, los métodos tradicionales se quedan cortos a la hora de predecir brotes y evaluar su impacto en diferentes grupos de población. Esto se debe a que a menudo carecen de la granularidad necesaria para tener en cuenta las vulnerabilidades únicas entre grupos de población específicos. Esto es habitual entre otros sistemas de predicción.

AI4M pretende revolucionar esta situación aprovechando el aprendizaje automático para desarrollar un modelo sólido capaz de predecir brotes con mayor precisión. Además, pretende proporcionar información sobre la dinámica de transmisión de la malaria y otras enfermedades transmisibles, ofreciendo un conocimiento exhaustivo que sirva de base a estrategias de prevención proactivas e intervenciones específicas. En última instancia, AI4M se esfuerza por contribuir a la reducción de la carga de malaria en todo el mundo y mejorar los resultados generales de salud pública.

Detalles del proyecto y mecanismos operativos

Nuestra iniciativa ofrece una solución polifacética al reto de prever y gestionar los brotes de malaria, así como de comprender la dinámica de transmisión de las enfermedades contagiosas. En esencia, AI4M aprovecha el poder del aprendizaje automático para desarrollar un sofisticado modelo de IA que predice con precisión los brotes de malaria y evalúa su impacto en diversos grupos de población.

Los componentes clave de la solución AI4M son los siguientes

  1. Modelo avanzado de aprendizaje automático: AI4M utiliza algoritmos de aprendizaje automático de vanguardia para analizar grandes cantidades de datos relacionados con los brotes de malaria, incluidos factores medioambientales, demografía de la población y patrones históricos de la enfermedad. Al aprender continuamente a partir de nuevos datos, el modelo de IA se vuelve cada vez más preciso en sus predicciones a lo largo del tiempo.

  2. Base de datos dinámica y actualizada: Nuestra solución se basa en una base de datos dinámica que se actualiza continuamente con datos en tiempo real sobre casos de malaria, condiciones ambientales y otras variables relevantes. Esta base de datos sirve de cimiento para el modelo de IA, proporcionando las entradas necesarias para una previsión y un análisis precisos.

  3. Análisis predictivo: nuestro modelo genera análisis predictivos que pronostican la probabilidad y gravedad de los brotes de paludismo en regiones y grupos de población específicos. Estas predicciones permiten a los funcionarios de salud pública y a los responsables políticos aplicar medidas proactivas para mitigar el impacto de los brotes, como los esfuerzos específicos de control de vectores, la distribución de medidas preventivas como mosquiteros y medicamentos antipalúdicos, y la asignación de recursos para los servicios sanitarios.

  4. Perspectivas de la dinámica de transmisión: Además de la malaria, nuestro modelo ofrece perspectivas de la dinámica de transmisión de otras enfermedades contagiosas. Al analizar los patrones de propagación de las enfermedades y las rutas de transmisión, AI4M mejora la comprensión de cómo se propagan las enfermedades dentro de las poblaciones y entre ellas. Esta información puede servir de base para el desarrollo de estrategias de prevención, control y respuesta a una serie de enfermedades infecciosas.

  5. API accesibles: AI4M proporciona API accesibles que permiten a otras partes interesadas, incluidos investigadores, proveedores de atención sanitaria y desarrolladores de tecnología, aprovechar los conocimientos y predicciones generados por el modelo de IA. Estas API pueden integrarse en los sistemas sanitarios, aplicaciones móviles y herramientas de apoyo a la toma de decisiones existentes, lo que permite una amplia gama de aplicaciones para la vigilancia, prevención y gestión de enfermedades.

Ofertas de servicios de Inteligencia Artificial

Nuestra iniciativa aprovecha el poder de la Inteligencia Artificial para ofrecer lo siguiente:

1. Servicios de Predicción de Brotes de Enfermedades - Se utiliza para Predecir brotes de enfermedades, incluida la malaria, con gran precisión. Para ello, se cargan en nuestro marco predictivo datos sobre factores medioambientales, demografía de la población y patrones históricos de enfermedades, obtenidos a partir de los resultados de investigaciones sobre el terreno. El resultado son predicciones de la probabilidad y gravedad de los brotes de malaria en regiones y grupos de población específicos.

2. Servicio de Análisis de la Dinámica de la Transmisión - Este servicio proporciona información sobre la dinámica de transmisión de las enfermedades contagiosas. Utiliza datos sobre la propagación de la enfermedad, las rutas de transmisión y la movilidad de la población para proporcionar un análisis de los patrones de transmisión de la enfermedad, identificando los factores que influyen en la propagación de la enfermedad e informando sobre las estrategias de intervención.

3. Este servicio se utiliza para optimizar la asignación de recursos a las medidas de prevención y control de la malaria. En este caso, nuestro modelo utiliza datos sobre la prevalencia de la enfermedad, la infraestructura sanitaria y los recursos disponibles para ofrecer recomendaciones sobre estrategias de intervención específicas que den prioridad a las poblaciones de alto riesgo y optimicen la utilización de los recursos.

4.Servicio de Panel de Vigilancia en Tiempo Real - Se utiliza para monitorizar en tiempo real las tendencias de la enfermedad y los brotes de malaria. En este caso, los datos sobre la incidencia de la enfermedad, las condiciones ambientales y la demografía de la población se introducen en nuestro marco y se utilizan para la visualización de los datos de vigilancia de la enfermedad, lo que permite a las partes interesadas realizar un seguimiento de las tendencias de la enfermedad, identificar los puntos críticos y responder con prontitud a los brotes emergentes de malaria y cualquier otra dolencia prevalente para la que se haya personalizado nuestro marco.

Equipo del proyecto

El equipo del proyecto AI4M está formado por Clement Umoh, investigador en IA, emprendedor social y médico con varios años de experiencia en el ámbito de la salud pública. También está formado por epidemiólogos, científicos de datos, un especialista en ética, un gestor de la comunidad y un equipo de ingeniería.

Afiliaciones al proyecto

Este proyecto ha sido respaldado en su fase inicial con financiación y apoyo del programaSingularityNet.io Deepfunding. Además, recibe apoyo técnico de los estudios AFROGON, Nexus Teckh y Hiesmedic. También recibe apoyo in situ/sobre el terreno de voluntarios de Star Hive Initiative Nigeria, así como asesoramiento de Remostart Nigeria.

Enlaces de vídeo

https://www.youtube.com/watch?v=4-SEL46BWbs&t=9s

https://ai.invideo.io/watch/Iu_tEgUeJhw

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CLEMENT UMOH

CLEMENT UMOH

Fundador @ Star Hive Nigeria https://starhive.com.ng/?i=1

Convocante @ La Cumbre de Liderazgo e Innovación Global Joven e Impactante

Embajador @ SingularityNet.io

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