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Twitter sirve para proyectar el curso de una epidemia de gripa

Twitter sigue siento una fuente infinita de datos. La plataforma de microblogueo ya es usada para proyectar los resultados de la taquilla de cine, inclinaciones políticas y reputaciones de marca. Ahora, investigadores están usando los mensajes de 140 caracteres para determinar la evolución de la gripa en un área geográfica en particular.

Científicos de la Universidad de Northeastern usaron la red social para rastrear el virus en tiempo real. Al analizar tuits dentro de un modelo computacional y combinar esos datos con parámetros sobre el virus, pudieron hacer seguimiento de cómo se propagó la gripe y pronosticar su desarrollo con hasta seis semanas de anticipación.

Qian Zhang, uno de los autores del estudio. Adam Glanzman/Northeastern University

“A medida que el transporte moderno ha impulsado la movilidad humana, el riesgo de epidemias o pandemias de enfermedades infecciosas está aumentando», dijo Qian Zhang, el primer autor del estudio. “En particular, la influenza estacional resulta en millones de enfermedades y miles de muertes cada año en todo el mundo… Una información exacta en tiempo real ayudaría a las agencias de salud pública, así como las unidades de salud, a estar mejor informadas y preparadas”.

Con su nueva plataforma, Zhang y sus colegas buscaron desarrollar modelos que pudieran ayudar a las agencias de salud pública a entender mejor y predecir cómo evolucionan las epidemias. Al incorporar las ubicaciones de GPS de los usuarios de Twitter que estaban publicando mensajes sobre cuan miserables se sentían debido a los síntomas de a gripa, el investigador fue capaz de determinar la gravedad de la epidemia en lugares de todo Estados Unidos.

El equipo de la Universidad de Northeastern creó su modelo en respuesta a un concurso lanzado en 2013 por los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades de EE.UU. que pedía métodos para proyectar la temporada de influenza. Aunque su modelo se destacó gracias a su capacidad para predecir cierta dinámica del virus, y hasta qué punto la epidemia alcanzaría su punto máximo, los científicos lo ven como como un trabajo colaborativo con todos los otros equipos, dijo Zhang.

El estudio aun no ha terminado. Para el futuro inmediato, el equipo continuará analizando epidemias, agregando nuevos parámetros, y usando Twitter para más detalles. “La evolución de las epidemias puede ser bastante diferente de temporada a temporada», dijo Zhang. «Significa que tenemos que explorar un gran espacio de parámetros y simular miles de modelos, de los cuales podemos identificar un conjunto de posibles modelos que describan mejor las epidemias de gripe para cada estación”.

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DT en Español
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chatbots ia guerra armas biologicas national cancer institute eo 4dqpusqa unsplash

Dentro de los potenciales peligros que se han asociado a la IA, existe uno que debe estar entre los más catastróficos, el uso de lenguaje artificial para planificar una guerra con armas biológicas.
Un informe de la Rand Corporation probó varios modelos de lenguaje grandes (LLM) y descubrió que podían proporcionar una guía que "podría ayudar en la planificación y ejecución de un ataque biológico". Sin embargo, los resultados preliminares también mostraron que los LLM no generaban instrucciones biológicas explícitas para crear armas.
El informe dice que los intentos anteriores de convertir agentes biológicos en armas, como un intento de la secta japonesa Aum Shinrikyo de usar toxina botulínica en la década de 1990, habían fracasado debido a la falta de comprensión de la bacteria. La IA podría "cerrar rápidamente esas brechas de conocimiento", según el informe. El informe no especificó qué LLM evaluaron los investigadores.

En un escenario de prueba ideado por Rand, el LLM anónimo identificó agentes biológicos potenciales, incluidos los que causan la viruela, el ántrax y la peste, y discutió sus posibilidades relativas de causar muertes masivas. El LLM también evaluó la posibilidad de obtener roedores o pulgas infestados de peste y transportar especímenes vivos. A continuación, mencionó que la magnitud de las muertes proyectadas dependía de factores como el tamaño de la población afectada y la proporción de casos de peste neumónica, que es más mortífera que la peste bubónica.
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En otro escenario, el LLM anónimo discutió los pros y los contras de los diferentes mecanismos de administración de la toxina botulínica, que puede causar daños fatales en los nervios, como los alimentos o los aerosoles. El LLM también asesoró sobre una historia de encubrimiento plausible para adquirir Clostridium botulinum "mientras parecía realizar una investigación científica legítima".
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