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Un grupo de defensa del agua segura está preocupado por la salud de los bañistas de Toronto después de que el nuevo sistema de monitoreo de la calidad del agua de la ciudad parece haber permitido repetidamente que las playas contaminadas permanezcan abiertas.
Este verano, la ciudad adoptó silenciosamente el modelo predictivo de inteligencia artificial (AIPM) para pronosticar la calidad del agua en dos playas clave. Poco después, surgieron dudas sobre su precisión después de que el nuevo sistema marcara como seguras las aguas que arrojaron un alto contenido de E. coli utilizando medios tradicionales docenas de veces.
Isabel Fleisher trabaja para el grupo de defensa del agua Swim Drink Fish, que publica [guías de natación] (https://www.swimdrinkfish.ca/swim-guide) que informa a las personas cuándo y dónde es seguro darse un chapuzón según los datos de salud pública. Se preocupó el mes pasado al ver los registros de pruebas de las playas de Sunnyside y Marie Curtis, las dos playas contaminadas con mayor frecuencia en la ciudad y las únicas en las que se utiliza el modelo de IA.
“En general, ha habido 30 veces que el estado de natación predicho por el modelo ha sido incorrecto”, dijo Fleisher. El modelo ha estado en uso desde el 3 de junio, por lo que solo es preciso la mitad del tiempo, agregó.
Toronto Public Health dice que su nuevo sistema es una gran mejora.
“Si bien no se espera que AIPM sea 100 por ciento preciso en la evaluación de la calidad del agua, presenta una mejora significativa con respecto a los resultados de las pruebas que utilizan los medios tradicionales para evaluar la calidad microbiana del agua”, dijo un portavoz de TPH.
Los medios tradicionales de prueba implican procesar una muestra de agua y determinar si una playa es segura o no en función de lo que hay en el agua. El inconveniente es que tarda un promedio de 24 horas en generar resultados. TPH dice que el retraso es demasiado largo para proporcionar datos confiables. Si bien existen métodos de prueba más rápidos, TPH dice que aún no están disponibles comercialmente.
Las bacterias que fluyen desde los ríos cercanos hacen que Sunnyside y Marie Curtis sean las dos playas más contaminadas de Toronto.
Como resultado, la ciudad y Swim Drink Fish les prestan mucha atención. Mientras que la mayor parte de Ontario prueba la calidad del agua de la playa semanalmente, Toronto lo hace a diario en el verano. Cuando el agua de una playa se contamina, se supone que Toronto debe cerrarla.
Fleisher ha visto que ambas playas fallaron en sus pruebas diarias de agua varias veces este verano mientras permanecían abiertas. En un caso, Marie Curtis se abrió a pesar de un recuento de E. coli casi cuatro veces y media el nivel aceptable para las playas de Toronto.
¿Por qué la ciudad no lo cerró? E. coli puede causar enfermedades graves, la muerte en niños y ancianos. Swim Drink Fish dice que algunos salvavidas tienen miedo de nadar.
“Isabel habló con un salvavidas en Sunnyside que estaba muy preocupado”, dijo Matt Brown, director de comunicaciones de Swim Drink Fish. “No querían meterse al agua ese día, pero tendrían que haberlo hecho. Una cosa es si conoces los riesgos y eliges nadar, pero es muy diferente si es tu trabajo. Este es un riesgo laboral”.
Según TPH, el nuevo sistema utiliza una serie de cálculos basados en datos históricos y métricas como lluvia, temperatura y dirección del viento. También extrae datos meteorológicos e hidrológicos en tiempo real.
Aunque sigue siendo un proyecto piloto, los resultados de la IA reemplazan los datos de las pruebas diarias, en los que Toronto se ha basado durante años como su único determinante de la calidad del agua, incluso si las pruebas muestran altos niveles de E. coli.
“Si una playa se considera insegura según los resultados de las muestras de ayer, es posible que las condiciones hayan mejorado desde la recolección de esas muestras”, dijo TPH en un comunicado al Star. "En esta situación, el modelo AIPM predecirá mejores condiciones en tiempo real que harán que la playa sea segura".
Fleisher ha estado manteniendo una hoja de cálculo que compara las predicciones de AIPM con los datos de prueba.
Sus hallazgos muestran que el pronóstico de la IA fue correcto en menos de la mitad de las veces.
Fleisher dijo que la aparente baja precisión que observó es un "claro ejemplo de por qué el modelado predictivo, especialmente en su fase piloto, debe usarse como parte de un sistema de gestión de riesgos para las playas, no como la única fuente".
TPH dijo que el modelo predictivo se evaluará después del final de la temporada de verano, el Día del Trabajo, para determinar si se volverá a utilizar el próximo año en Sunnyside y Marie Curtis. Las otras ocho playas de Toronto no requerirán modelos de IA, ya que tienen menos riesgo de contaminación y el "método tradicional actual funciona muy bien".
Swim Drink Fish dijo que no se opone al modelado de IA y reconoce las fallas de los resultados de prueba rezagados. Pero Fleisher dijo que se necesita más transparencia por parte de la ciudad si se quiere que el modelo permanezca para que los bañistas puedan tomar decisiones informadas con respecto a su propia salud y seguridad.
“Queremos deshacernos de la brecha de 24 horas”, dijo Fleisher. “Queremos tanta información de monitoreo en tiempo real como sea posible. El propósito de un modelo predictivo es tener información más precisa. Pero la forma en que se está utilizando este modelo predictivo está haciendo lo contrario”.