Noticias

25.03.2021

El origen del ARPH.AI del IDRC-Sida

ARPH-AI_color_fondo-transpEl proyecto titulado ARPH.AI (Argentinian Public Health Research on Data Science and Artificial Intelligence for Epidemic Prevention) financiado por el IDRC (Centro de Investigación para el Desarrollo Internacional) y Sida (Agencia Sueca de Cooperación para el Desarrollo Internacional) se diseñó en un contexto marcado por la pandemia COVID-19, con el propósito de utilizar inteligencia artificial (IA) y ciencia de datos (CD) para detectar de forma temprana potenciales brotes epidémicos y pandémicos.

Sin embargo, se busca ir más allá de la actual coyuntura, con el fin de construir un puente entre los avances del sistema científico y tecnológico y los problemas de la sociedad. Por tal motivo, es pertinente explicitar las necesidades o problemáticas que originan este proyecto y exponerlas según el ámbito de política al que se encuentran vinculadas:

Política sanitaria. Es necesario fortalecer la capacidad nacional y provincial para detectar brotes potencialmente epidémicos de manera temprana y ampliar las funcionalidades de la historia clínica electrónica (HCE).

Política de I+D+i. Es imperioso robustecer la articulación público-privada y establecer un enlace entre los avances de los grupos de investigación y la resolución de problemas sociales y económicos.

Política de equidad. Es preciso garantizar el acceso y tratamiento equitativo en la atención a la salud y mejorar la participación de las mujeres y diversas minorías en diferentes ámbitos.

En respuesta a estas problemáticas, el propósito general de este proyecto busca contribuir a detectar brotes potencialmente epidémicos y desarrollar una solución tecnológica basada en IA y CD. De manera particular, el objetivo es apoyar la toma de decisiones a partir de la disponibilidad de una HCE con funcionalidades ampliadas, tratando de mitigar sesgos en varias dimensiones, tales como género, orientación sexual, geografía, entre otros.

Para lograr este objetivo el proyecto propone un abordaje que consta de cuatro componentes: articulación público-privada, desarrollo de solución tecnológica, implementación y fomento de la equidad. Es importante aclarar que el orden de estos componentes no sigue una lógica secuencial; la escala de los problemas que necesitan ser atendidos demandan actividades que se van superponiendo entre sí con el propósito de preparar el terreno para llegar en tiempo y forma a los resultados esperados.

El componente de articulación público-privada contiene actividades que avanzan sobre la formalización de distintas instancias de diálogo, coordinación y ejecución de tareas entre las y los actores que están directamente vinculados al proyecto y stakeholders. En tal sentido, se estableció la conformación de un comité ejecutivo –con el CIECTI en su rol de unidad ejecutora– y diversos equipos de trabajo que avanzan sobre los aspectos epidemiológicos, el desarrollo de productos basado en datos y las dimensiones de justicia y equidad.

Los componentes relacionados con el desarrollo y la implementación de las soluciones tecnológicas son presentados de manera conjunta, dado que incluyen a quienes usarán estas soluciones desde la etapa de diseño y también a la formación de recursos humanos para fomentar un cambio cultural y la adopción de la tecnología. La aproximación integral al desarrollo de tecnologías entraña un desafío complejo que amerita diseñar un componente específico para que sea lograda con éxito. Las actividades implicadas abarcan cuestiones preparatorias como la capacitación de personal de salud –carga y utilización de datos en la HCE– y la sensibilización a las y los usuarios –la importancia de participar en esta herramienta tecnológica–, junto a otras vinculadas a la integración de la HCE y las soluciones tecnológicas, su prueba en campo y el monitoreo de su correcto desempeño.

Finalmente, el componente de equidad incorpora actividades transversales a todo el proyecto e incide en el resto de los componentes. Así, se establecieron acciones relacionadas con la conformación de equipos de trabajo que presten particular atención a la equidad de género, al desarrollo de una HCE que sea inclusiva y al diseño de estrategias que permitan detectar potenciales sesgos en las soluciones tecnológicas que se desarrollen para la detección de brotes epidémicos, que consideren no solo el género sino también otras dimensiones relevantes.