Hace más de 4 meses que el mundo no se ocupa de otra cosa. Y las empresas no son la excepción. A continuación, 10 compañías tecnológicas cuyas soluciones están dando pelea en el frente anti COVID-19.
1. Airspace Systems, EE.UU.
Esta empresa lanzó hace poco un software nuevo para monitorear el distanciamiento social y el uso de barbijos desde el aire. Su objetivo es detectar a los que no usen barbijos y las aglomeraciones. El uso y análisis de esos datos ayudará a los municipios a mejorar la detección de posibles focos de COVID-19.
2. BlueDot, Canadá
Esta empresa lanzó hace poco un software nuevo para monitorear el distanciamiento social y el uso de barbijos desde el aire. Su objetivo es detectar a los que no usen barbijos y las aglomeraciones. El uso y análisis de esos datos ayudará a los municipios a mejorar la detección de posibles focos de COVID-19.
BlueDot desarrolló un software para medir el riesgo de surgimiento de brotes que trabaja para reducir la exposición a enfermedades infecciosas. La empresa fue pionera en la detección de la COVID-19: el 1 de enero, nueve días antes de que la OMS hiciera sus primeras advertencias, BlueDot les avisó a sus clientes acerca de un grupo de casos de una neumonía inusual en Wuhan, China.
3. SparkBeyond, EE.UU. e Israel
La tecnología de análisis predictivo de SparkBeyond puede ser usada por Gobiernos locales, regionales y federales de todo el planeta para informar el levantamiento gradual de las restricciones por la COVID-19 mientras atravesamos la pandemia. Este software se usó en Italia para identificar los focos y le mostró al Gobierno que la autopista A1 era clave para frenar la propagación.
4. AIDoc, Israel
Esta empresa desarrolló funciones de tomografía para detectar y ayudar a priorizar resultados casuales asociados a la COVID-19 en cualquier tomografía que contenga los pulmones o parte de ellos.
Mira también
5. Diagnostic Robotics, Israel
Diagnostics Robotics cree que con sus predicciones podría armar un mapa epidemiológico que permita a las autoridades cerrar rápidamente las áreas contaminadas. Con sistema de intervención digital de la empresa, Israel puede cerrar una zona solo 24 horas después de detectar pacientes sintomáticos, con lo cual se previene (o retrasa) la segunda ola.
6. ZOE, EE.UU. y Reino Unido
ZOE desarrolló una herramienta de diagnóstico con inteligencia artificial capaz de predecir la probabilidad de que alguien tenga COVID-19 según sus síntomas. La persona se reporta fácilmente desde su smartphone y los datos se pueden ingresar, rastrear y analizar en tiempo real para acortar los tiempos de respuesta y que los líderes puedan informar a la población qué hacer para prevenir la propagación.
7. Benevolent AI, Reino Unido
Benevolent AI usa herramientas de lenguaje automatizado para buscar en una base de datos interconectada de procesos biológicos y estudios científicos vinculados con el coronavirus para identificar una droga capaz de tratar la COVID-19. El equipo usa lo que encuentra con las herramientas para mapear las conexiones entre ciertos genes humanos y los procesos biológicos afectados por el coronavirus.
8. Traces.AI, Reino Unido
Traces emplea inteligencia artificial para rastrear el coronavirus analizando más de 2.000 características del aspecto personal con cámaras de seguridad, desde el peinado y los accesorios que usa la persona hasta la textura de su ropa, pero oculta las caras para mantener el anonimato y eliminar el sesgo racial.
9. Cotiviti, EE.UU.
El Covid-19 Outbreak Tracker de Cotiviti hace predicciones sobre posibles focos ocultos en todo EE.UU todas las semanas. El mapa también señala las zonas donde podrían estar funcionando las iniciativas de mitigación, lo que marcaría una probabilidad menor de que haya brotes ocultos.
10. Apixio, EE.UU.
El uso de aprendizaje automático (machine learning) e inteligencia artificial puede frenar la propagación de la COVID-19 y mejorar la recuperación de los pacientes. Con la IA, la empresa de análisis Apixio creó un software para analizar datos médicos no estructurados, como las notas de los médicos.
Autor: Mark Minevich
Podés leer la nota completa en inglés acá
