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Tres maneras en las que la Inteligencia Artificial ayudará a la distribución de las vacunas

Imagen: Actualpacs – 2021

Tras el pronunciamiento del Ministerio de Salud sobre el inicio en el país de la segunda etapa del Plan Nacional de Vacunación contra el COVID-19 para adultos entre 60 a 79 años, el apoyo de la analítica avanzada con capacidades de Inteligencia Artificial para la distribución de vacunas cobra mayor relevancia.
 
Hoy, para la mayoría de los líderes mundiales, una de las principales preocupaciones es la velocidad y asertividad del proceso de distribución de vacunas. Para Javier Alexander Rengifo, Gerente Senior de Customer Advisory de SAS para Colombia y Ecuador, el uso de datos, analítica e inteligencia artificial han sido vital para la toma de decisiones durante la pandemia y lo serán en esta nueva fase.
 
“Con analítica e inteligencia artificial, por ejemplo, se logró hacer la trazabilidad de los contagios, gestionar riesgos epidemiológicos y conseguir acelerar el desarrollo de las vacunas. Ahora, serán muy importantes para el éxito del proceso de distribución de las vacunas cuando aumenta el número de la población que se incluye en las siguientes etapas del plan del Ministerio de Salud”, dijo Rengifo.
 
Según Rengifo, hay múltiples variables que elevan los desafíos para la distribución de las vacunas en los cuales la inteligencia analítica tiene mucho por aportar, como el aseguramiento de la cadena de frío, el desplazamiento a diferentes municipios y la priorización y asignación a los segmentos de la población, ente otros.
 
¿Pero cómo la Inteligencia Artificial ayudará a la distribución de las vacunas?  A continuación, tres aplicaciones concretas:
 
1. Planificación y medición en el seguimiento de la distribución
 
Los modelos de priorización de las personas que deben ser vacunas tienen un componente altamente analítico, ya que están basados en las bases de datos poblacionales que manejan los gobiernos en cada país.
 
“Con el uso de técnicas estadísticas y de investigación de operaciones (Optimización matemática) se logrará medir el impacto de la vacunación sobre los diferentes segmentos de población en varios momentos de tiempo”, explicó Rengifo.
 
2. Aplanar la curva de contagios y hacer la trazabilidad de la aplicación de las diferentes vacunas
 
La meta inmediata de los gobiernos ha sido aplanar la curva de contagio y luego iniciar la vacunación, primero, con los trabajadores de atención médica de primera línea. Ahora es momento de una distribución masiva.
 
Aquí es donde la analítica avanzada toma más relevancia y brinda datos para tomar decisiones a preguntas como: ¿Cuánta gente joven tiene un país con morbilidades? ¿Cuántas dosis se disponen por región?
 
“Mejorar la distribución de las vacunas con la inteligencia que arrojan los datos generará mayor efectividad en el proceso”, añadió el analista de SAS.
 
3. Analizar efectividad de las vacunas administradas y proyectar escenarios futuros
 
De acuerdo con un análisis de The Economist Intelligence Unit habrá países con limitados recursos que recién en el 2023 podrán terminar su proceso de vacunación contra el COVID-19.
 
Así que el mundo ya se prepara para vislumbrar lo que pasará después. Ejemplo de ello es Israel, que avanza con su ‘pasaporte de vacunación’. Una medida que consiste en asegurar el monitoreo de vacunados mediante la exigencia de un certificado de vacunación, para permitir ingresar a personas a determinados lugares públicos.
 
“Para hacer trazabilidad y medir la efectividad de las vacunas cada vez es más importante el aprovechamiento de los datos a través de soluciones de analítica avanzada”, concluyó Rengifo.

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