Hala ere, bide zuzenean gaude. 2019ko abenduaren 30ean, adimen artifizialeko BlueDot konpainiak (ikaskuntza automatiko bidez gaixotasun infekziosoen agerraldiak atzematen espezializatua) bere bezeroei abisatu zien pneumonia kasuek ezohiko hazkundea izan zutela Wuhan probintzian (Txina). Handik bederatzi egunera, Osasunaren Mundu Erakundeak (OMS) koronabirusari buruzko alerta ofizial bat argitaratu zuen.

Bestalde, Bostongo (Estatu Batuak) Haur-ospitaleko HealthMap zerbitzu automatizatuak ere detektatu zituen lehen zantzuak. Eta Metabiota konpainiak ere ikusi zituen seinaleak. Baina huts egin dute epidemiaren larritasuna baloratzeko orduan.

Adimen artifizialeko sistema horiek oso lagungarriak badira ere, gizakiaren esku-hartzea beharrezkoa da agerraldien garrantzia baloratzeko eta gizarteari helarazteko, eta gobernuen lana da erantzun egokia ematea.

Associated Press agentziak azaldu du alerta goiztiarreko mekanismo horiek lengoaia naturalaren -hizkuntza desberdinetan- prozesamendu teknologian oinarritzen direla sare sozialak, onlineko albiste eta artikuluak nahiz gobernuen txostenak eskaneatzeko agerraldi infekziosoen zantzuen bila, lagungarri direlarik OMS bezalako agentzia globalei horren berri emateko. Baina, automatizazioa ez da erabatekoa. Azken finean, pertsonen esku dago, eurek interpretatu behar baitute alertak garrantzitsuak diren ala ez eta eurek baztertu behar dituzte alarma faltsuak.

Hala ere, gaur egungo teknologia lagungarri izan liteke erabakiak hartzeko. Adibidez, BlueDot enpresaren aurreikuspenen bidez posible zen identifikatzea zein hiri astinduko zuen koronabirusak. Informazio hori baliagarri izan zitekeen prestatzeko, ospitaleak ohartarazteko eta kontentzio-neurriak hartzeko.

Hala ere, aurreikuspenek zehaztasuna galtzen dute epidemia zabaldu ahala, adimen artifizialak Covid-19 birusari buruzko datu fidagarriak behar dituelako. Egia da gaixotasuna zenbat eta zabalduago, orduan eta informazio gehiago dugula, baina orobat egia da handitu egiten dela gaiaren inguruko “zarata”.

silicon.es