Introducción. La difusión de la COVID-19 en el mundo ha provocado una avalancha de investigaciones para enfrentarla y atenuar sus efectos, a lo cual han contribuido los estudios de inteligencia artificial.
Objetivos. En este trabajo se muestra cómo pueden aplicarse técnicas de inteligencia artificial, en particular de ciencias de datos y aprendizaje automático, para obtener conocimiento útil en la predicción de la letalidad de la COVID-19.
Métodos. Se analizaron los datos disponibles de pacientes en México hasta el 20 de abril, incluyendo 16 rasgos (físicos y clínicos) sobre cerca de 9000 casos positivos (más de 700 fallecidos), con el foco en identificar patrones que predigan un desarrollo fatal de la enfermedad. Se emplearon técnicas de preparación y visualización de datos, selección de rasgos e inducción de reglas empleando el algoritmo J48, las redes neuronales y la teoría de los conjuntos aproximados.
Resultados. Los patrones encontrados por las diferentes vías empleadas coinciden en la relación fuerte entre varios rasgos de los pacientes en casos de letalidad, entre los cuales se destacan la edad, la obesidad, la hipertensión, la inmunosupresión, la diabetes, los problemas renales y cardíacos. Los resultados pueden ayudar a mejorar la comprensión de la enfermedad y muestran las capacidades de las técnicas de inteligencia artificial para analizar datos desde diferentes perspectivas, como apoyo al trabajo médico.

El presente trabajo tiene como objetivo diseñar nuevas estrategias para el aprendizaje de funciones de distancia de modo que el método k-NN pueda ser aplicado con eficacia y eficiencia en diferentes contextos del aprendizaje automático. Ante cada contexto particular se define un problema de optimización adecuado y se plantea un método de solución eficiente. Cada uno de los métodos ha sido implementado computacionalmente y posteriormente se ha evaluado de forma empírica utilizando conjuntos de datos tomados de repositorios internacionalmente reconocidos. Esta validación incluye la comparación con otros algoritmos actualizados de modo que pueden destacarse las fortalezas y debilidades de las propuestas propias. Cada una de las estrategias propuestas ha sido publicada en 6 artículos en revistas de la corriente principal y presentada en un evento internacional de prestigio.