La inteligencia artificial se ha transformado en uno de los vectores con mayor potencial para reforzar las estrategias de inmunización y perfeccionar la respuesta frente a las enfermedades infecciosas. La capacidad tecnológica actual permite procesar enormes volúmenes de información biológica y epidemiológica en tiempos mínimos, lo que agiliza fases críticas en el desarrollo de vacunas y optimiza la detección temprana de virus respiratorios como la gripe.
Ignacio Salamanca, coordinador médico de la Unidad de Investigación del Grupo IHP, miembro del comité de expertos del Plan estratégico de vacunación de Andalucía (Andavac) y vocal del Comité Asesor de Vacunas e Inmunizaciones de la Asociación Española de Pediatría (Aep), explicó que esta herramienta tecnológica ya acumula años de aportaciones al sector de la salud pública. La tecnología facilita el análisis de secuencias genéticas de virus, bases de datos epidemiológicas e información de carácter inmunológico para determinar posibles dianas vacunales. De este modo, los equipos investigadores logran priorizar aquellos candidatos moleculares que presentan una mayor probabilidad de éxito en los ensayos.
A pesar de que estos avances no persiguen la formulación de terapias individuales para cada ciudadano, sí abren la puerta a una medicina preventiva mucho más precisa. El procesamiento avanzado de datos masivos ayuda a determinar qué grupos de población presentan un riesgo incrementado de sufrir complicaciones derivadas de procesos infecciosos. Esta segmentación resulta fundamental para optimizar el impacto de las campañas de vacunación destinadas a los colectivos más vulnerables.
Protección de colectivos vulnerables
El especialista señaló que esta capacidad de análisis resulta de especial utilidad para proteger a grupos diana específicos, entre los que se encuentran los lactantes prematuros, las mujeres embarazadas, las personas de edad avanzada o los pacientes que conviven con patologías crónicas. El procesamiento de información clínica mediante sistemas tecnológicos ayuda a los equipos de salud a comprender qué tipo de preparado, qué esquema de dosificación y en qué momento preciso del año se logra la máxima protección inmunológica para cada uno de estos segmentos de población.
La capacidad predictiva del software especializado constituye otra de las grandes fortalezas del sistema. La integración de información procedente de los sistemas de vigilancia epidemiológica tradicionales, las consultas de atención primaria por síndrome gripal, los ingresos en centros hospitalarios, los resultados de pruebas diagnósticas, la circulación de patógenos y otras variables de origen indirecto como el absentismo en los centros escolares sirven para configurar modelos de alerta temprana.
Planificación de los recursos sanitarios
La detección anticipada de los picos de actividad gripal permite a las administraciones sanitarias adecuar sus infraestructuras antes de que se produzca una saturación de los servicios. Salamanca afirmó que "anticiparse significa poder proteger mejor" y destacó que disponer de alertas previas facilita el refuerzo de la inmunización, la adaptación de los circuitos de asistencia médica y la reorganización de los recursos materiales y humanos necesarios en los centros de salud.
Esta planificación anticipada cobra una relevancia singular en la práctica pediátrica. Cada temporada de circulación de virus respiratorios conlleva un incremento notable de las consultas y las hospitalizaciones infantiles, afectando en ocasiones a menores sin patologías previas. La optimización del calendario y de la logística de distribución de dosis de inmunización resulta clave para mitigar la presión asistencial en esta área.
Criterio científico y seguridad
La tecnología también ofrece nuevas posibilidades en el diseño estratégico de la comunicación pública. El análisis de coberturas por zonas geográficas o grupos sociales permite identificar los puntos con menor adherencia a las recomendaciones sanitarias, lo que facilita el diseño de mensajes más claros y adaptados a las particularidades culturales de cada comunidad para resolver dudas reales.
El experto recuerda que la implementación tecnológica debe concebirse como un elemento de apoyo a la toma de decisiones de los profesionales sanitarios y las administraciones públicas. Los principales desafíos de este modelo residen en la garantía de calidad de los datos analizados, la protección de la privacidad de la ciudadanía y la seguridad de los sistemas de información para evitar brechas de equidad en el acceso a las prestaciones.
Lilisbeth Perestelo: 
