A raíz de la pandemia de COVID-19, el coronavirus impactó muy fuerte en todos los aspectos de la vida humana y la tecnología está saliendo en rescate para paliar el impacto y apuntalar las políticas de salud pública.
Ya de entrada, el big data permitió alertar sobre el brote: a fines de diciembre de 2019 la start-up BlueDot, oriunda de Canadá, advirtió a sus clientela (empresas, hospitales, gobiernos) que en la ciudad de Wuhan, China, se estaba desarrollando una rara epidemia infecciosa. Esto ocurrió incluso antes de que China informara a la OMS, y por supuesto con anterioridad a que la organización mundial alertara al planeta, cosa que finalmente ocurrió en enero.
¿Cómo lo hizo BlueDot? Sus algoritmos basados en inteligencia artificial (IA) rastrearon y procesaron un enorme cúmulo de datos obtenidos a partir de posteos en redes sociales, y observaron que muchos habitantes de Wuhan decían que tenían fiebre, tosían y se sentían mal; también relevaron informes oficiales, noticias en diferentes idiomas, blogs, etc. Y luego, en base a la información sobre el flujo de pasajes aéreos, la firma canadiense también anticipó hacia dónde se dirigiría el brote, y cuándo impactaría en cada lugar.
Rastrear y prevenir
Actualmente, en el medio de la pandemia, tanto la inteligencia artificial (IA) como el aprendizaje automático, el big data y la analítica de datos se utilizan para rastrear y aislar casos. ¿De qué manera? A partir de los datos provenientes de distintas fuentes las soluciones y servicios tecnológicos de big data y analítica pueden trackear el movimiento y el contacto de la población, detectar rápidamente las fuentes y ayudar a prevenir los contagios. Por ejemplo, los datos de la telefonía móvil se cruzan con la información del movimiento de las personas infectadas: de esta manera se puede establecer quiénes estuvieron cerca de ellas para avisarles que podrían haberse contagiado, además de identificar las áreas geográficas con mayor grado de exposición. Los datos se recopilan y analizan en real time: esto permite ubicar rápidamente a los infectados y a los focos potenciales de infección.
Tecnologías combinadas
Los análisis de enormes cantidades de data epidemiológica y científica que se efectúan hoy no hubiesen sido posibles tan solo hace 10 años atrás: actualmente se opera casi en tiempo real gracias a la combinación de datos, herramientas de data science, bases de datos analíticas y la Nube, lo cual permite desarrollar pronósticos exhaustivos.
El caso de China cobró aristas polémicas por su conocido sistema de vigilancia, que tiene pocas consideraciones con relación a la privacidad de los datos. Allí se usaron tecnologías de reconocimiento facial, cascos inteligentes y escáneres térmicos. Estos últimos se emplearon en las estaciones de tren para detectar temperaturas corporales elevadas. Además se usaron datos de telefonía móvil para rastrear movimientos de los usuarios durante los últimos 14 días. El gobierno creó una app en la que los ciudadanos debían completar a diario un informe con datos como los lugares que habían visitado, con quiénes había estado y su temperatura corporal.
Luego de procesar esa información, se les asignaba un código QR: los que recibían el verde podía moverse libremente; el amarillo les llegaba a quienes habían estado en zonas de riesgo e implicaba estar 7 días aislado; y el rojo exigía permanecer en cuarentena.
Más allá de las discusiones alrededor de la privacidad de la información, en otros países de Occidente, como Argentina, EE.UU e Italia, entre otros, también se está recurriendo al big data y analytics y a los datos de telefonía móvil para apoyar el rastreo de contactos y generar alertas tempranas. También se están usando paneles de control de entidades como la OMS, que proporcionan estadísticas en tiempo real y datos que se pueden usar para crear modelos y predecir puntos críticos.
En resumidas cuentas, big data y analytics se están usando para:
√ Pronosticar el impacto del coronavirus en regiones granulares.
√ Predecir la demanda que enfrentarán los hospitales.
√ Predecir las probables tasas de mortalidad y el momento.
√ Pronosticar los impactos financieros de la crisis.
√ Efectuar un seguimiento del sentimiento de la población a medida que el virus se propaga.
Desde Accion Point, a través de nuestra área de R+D+i, estamos trabajando activamente con desarrollos de big data, machine learning e IA. Nuestros desarrollos capturan, gestionan y analizan conjuntos de datos cuyo volumen y complejidad impide el procesamiento mediante herramientas y tecnologías convencionales.
Tal es el poder de big data, que como hemos visto está resultando clave para anticipar el flujo y el devenir de la actual pandemia de coronavirus, de la mano de los algoritmos de machine learning (que colaboran con la automatización de tareas de análisis) y las técnicas de analytics. En su conjunto estas tecnologías aportan información muy valiosa para la toma de decisiones en estos momentos tan delicados en que urge cuidar la salud pública.
De tal suerte, el big data, los algoritmos de machine learning (que colaboran con la automatización de tareas de análisis) y las técnicas de analytics están resultando claves para anticipar el flujo y el devenir de la actual pandemia. Aportan información muy valiosa para la toma de decisiones en estos momentos tan delicados en que urge cuidar la salud pública.
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