Un equipo de la Universitat Oberta de Catalunya (UOC) y la Universidad de las Illes Balears (UIB) está aplicando machine learning y procesamiento del lenguaje natural (PLN) a más de un siglo de registros epidemiológicos para construir modelos que ayuden a anticipar futuras crisis sanitarias. El proyecto, denominado EPI-DESIGUAL y financiado por el Ministerio de Ciencia e Innovación, analiza fuentes documentales de Cataluña y las Islas Baleares publicadas entre 1820 y 1960, con una duración prevista de tres años.
El corpus: cólera, peste y gripe de 1918
Los investigadores, liderados por la profesora Joana Maria Pujadas Mora del Departamento de Estudios de Artes y Humanidades de la UOC, trabajan con prensa oficial y diarios de la época centrados en tres epidemias concretas: el cólera del siglo XIX, la peste y la gripe española de 1918. El volumen documental hace inviable una lectura manual a esta escala, de ahí que el equipo recurra a técnicas de PLN para clasificar, relacionar y extraer información de forma automatizada.
Los algoritmos de aprendizaje automático procesan esos datos para identificar patrones de propagación, correlaciones entre variables demográficas y sanitarias, y efectos socioeconómicos medibles a corto, medio y largo plazo. El machine learning ya ha demostrado eficacia procesando grandes volúmenes de datos heterogéneos en sectores como la seguridad, y la epidemiología histórica presenta retos comparables: grafías antiguas, dialectalismos y formatos de registro muy dispares según la época y la fuente.
Objetivo: mejorar la respuesta pública ante epidemias
El proyecto no busca solo documentar lo que ocurrió en el pasado. Según Pujadas Mora, el objetivo final es mejorar la toma de decisiones de la Administración pública frente a brotes futuros, aplicando medidas que reduzcan también las desigualdades económicas que acompañan a las crisis sanitarias.
EPI-DESIGUAL incorpora una perspectiva de género que analiza cómo las epidemias afectaron de forma diferenciada a hombres y mujeres, tanto en salud como en comportamientos demográficos. Ese enfoque conecta directamente con dos Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) de las Naciones Unidas: el ODS 3 (salud y bienestar) y el ODS 10 (reducción de las desigualdades).
Para quién son útiles los resultados
Los destinatarios más directos son las administraciones públicas y los organismos de salud pública, aunque epidemiólogos, demógrafos e historiadores tienen también interés en las conclusiones. El proyecto cuenta con la colaboración del Centre d’Estudis Demogràfics y prevé publicar sus resultados en revistas científicas de primer nivel. Trabajar con IA en proyectos de investigación a esta escala implica retos técnicos específicos, desde la normalización de documentos históricos hasta la validación de modelos predictivos con eventos ya conocidos.
La financiación corre a cargo del Ministerio de Ciencia e Innovación. No hay fecha concreta para las primeras publicaciones, más allá del horizonte de tres años del proyecto.
Preguntas frecuentes sobre EPI-DESIGUAL
¿Qué epidemias analiza EPI-DESIGUAL?
El cólera del siglo XIX, la peste y la gripe española de 1918, a partir de documentación archivística de Cataluña y las Islas Baleares publicada entre 1820 y 1960.
¿Qué técnicas de inteligencia artificial se aplican?
El equipo combina PLN para extraer información de textos históricos y algoritmos de aprendizaje automático para identificar patrones epidémicos y correlaciones demográficas.
¿Quién financia el proyecto?
El Ministerio de Ciencia e Innovación, con la colaboración del Centre d’Estudis Demogràfics.
¿Cuándo estarán disponibles los resultados?
El proyecto tiene una duración de tres años desde 2023. Los resultados se irán publicando en revistas científicas a lo largo del periodo, sin una fecha concreta anunciada.
¿Qué relación tiene EPI-DESIGUAL con la igualdad de género?
Analiza cómo las epidemias históricas afectaron de forma diferenciada a hombres y mujeres en términos de salud y demografía, en línea con el ODS 10 de las Naciones Unidas sobre reducción de desigualdades.
