Aprovechar las redes sociales y la inteligencia artificial para acelerar la asistencia en la cadena de suministro durante los desastres

Un candidato a doctorado de la Universidad de Alabama en Huntsville (UAH) es el autor principal de un estudiar en el Revista internacional de investigación en producción Investigar las formas en que las plataformas de redes sociales pueden aprovecharse con inteligencia artificial (IA) para proporcionar una comunicación vital que conecte a las víctimas de desastres con ayuda y apoyo externos.

Vishwa Vijay Kumar, estudiante de doctorado en Ingeniería Industrial y de Sistemas y Gestión de Ingeniería en la UAH, parte del Sistema Universitario de Alabama, se asoció con sus colegas investigadores de la UAH, el Dr. Avimanyu Sahoo y el Dr. Sampson Gholston, así como con el mentor de Kumar, el Dr. Siva K. Balasubramanian del Instituto Tecnológico de Illinois, para apoyar la iniciativa.

Para el proyecto, el equipo utilizó datos de X, antes conocido como Twitter, de dos períodos de seis semanas y dos países durante la pandemia de COVID-19: marzo-abril de 2020 en Estados Unidos, cuando estalló la pandemia, y en India durante el aumento de la variante delta en mayo-junio de 2021.

Las interrupciones en las cadenas de suministro de atención médica durante estos períodos estaban causando una grave escasez de equipos esenciales, desde mascarillas y medicamentos hasta respiradores para pacientes en cuidados intensivos.

«Nací y crecí en el campo de la India, en Sitamarhi, Bihar, cerca de la frontera con Nepal, donde son frecuentes los desastres naturales como las inundaciones de los ríos del Himalaya», dice Kumar.

«Estas inundaciones pueden extenderse a lo largo de kilómetros y dejar atrapadas en sus casas a miles de personas que necesitan ayuda urgente en materia de salud y alimentos, así como operaciones de rescate. Desde muy joven, me vi impulsado a desarrollar un marco que permitiera a las personas necesitadas comunicar sus necesidades al mundo y a las autoridades pertinentes para que se coordinaran y ayudaran a las víctimas de desastres a tiempo».

La pandemia de COVID-19 en 2020 planteó un desastre de otro tipo, que afectó a miles de millones de personas en todo el mundo y expuso vulnerabilidades significativas en las cadenas de suministro de atención médica global. La escasez crítica de suministros esenciales como kits de pruebas, cilindros de oxígeno y camas de hospital puso de relieve la necesidad urgente de una asignación eficiente de recursos y de información en tiempo real.

«Esta situación reavivó mi motivación inicial para explorar cómo se podrían aprovechar las redes sociales y la inteligencia artificial para responder más rápidamente a los desastres y mitigar los desafíos de salud y suministro durante las crisis», dice Kumar. «Discutí esta idea con el Dr. Sahoo, mi asesor académico de doctorado».

La investigación que siguió presentó un proceso de cuatro pasos y desarrolló algoritmos para analizar información de 3,9 millones de tuits para identificar información imperativa utilizando IA y aprendizaje automático.

Se identificaron palabras clave dentro de las publicaciones de Twitter para indicar qué tuits incluían información relevante sobre las interrupciones de la cadena de suministro a causa de la pandemia y se procesaron para el análisis y el modelado de contenido. Los tuits se clasificaron como «imperativos», o pedidos de ayuda que requieren acción, y «no imperativos», que brindan información que no requiere acción.

Los datos analizados también estimaron la ubicación geográfica de los tuits imperativos que carecen de información de geoetiquetas para facilitar la coordinación de las operaciones de ayuda.

Además, los investigadores identificaron una serie de desafíos en la cadena de suministro de atención médica durante condiciones de desastre que son el foco de futuras investigaciones.

Los temas incluyeron la geolocalización de personas necesitadas que publicaron sus preocupaciones en las redes sociales sin identificar su ubicación; la previsión de suministros de vacunas contra la COVID-19; la previsión de la disponibilidad de suministros sanitarios y alimentarios; el uso de otras redes sociales (por ejemplo, Facebook, Instagram, etc.) y la búsqueda de casos en los que estas mejoras serían aplicables a otros desastres, como huracanes y terremotos.

«También planeamos desarrollar una plataforma/herramienta que escanee las publicaciones en las redes sociales sobre los eventos de desastre y genere informes en tiempo real sobre problemas de demanda y oferta y personas con sus geolocalizaciones solicitando ayuda», concluye Kumar.