Big data, un arma poderosa para luchar contra el coronavirus

Hace menos de un año aún no sabíamos lo que estaba por venir: el mundo en el que vivimos cambiaría para siempre y los datos, como antaño las balas, se han convertido en las nuevas armas de esta batalla.

El coronavirus, enemigo común a todos los países de la Tierra, ha hecho que nuestras vidas se detengan de golpe. Desde mapas de identificación de casos por países hasta aplicaciones de rastreo de contagio, pasando por el uso de la inteligencia artificial, muchas han sido las herramientas tecnológicas que hemos utilizado estos meses para hacer frente al coronavirus.

¿Cómo se han usado los datos en esta crisis sanitaria?

Una compañía canadiense de inteligencia artificial llamada BlueDot fue la primera que alertó sobre un inusual aumento de casos de neumonía en Wuhan el 30 de diciembre del pasado año. Esto hizo una semana antes de que la OMS lanzara el primer aviso oficial.

BlueDot emplea algoritmos capaces de analizar gracias a la gobernanza del big data millones de datos en tiempo real, procedentes de fuentes diferentes: internet, medios de comunicación, foros, datos oficiales, bases de datos sobre enfermedades de animales o plantas, etc. Como dice su propia web, su software “cuantifica el riesgo de exposición a enfermedades infecciosas a nivel mundial”. Y por lo visto funciona.

covid: Tech that saves lives: Facebook data helps create Covid-19 ...

Nuestro sistema global de alerta temprana combina más de 100 conjuntos de datos con algoritmos patentados para brindar información crítica sobre la propagación de enfermedades infecciosas”, comentan sus ejecutivos. La capacidad de esta herramienta ha sido probada anteriormente, como con el SARS en el año 2003 o en 2016 cuando fue capaz de predecir con seis meses de antelación la llegada del virus Zika.

Pero además de tener esta aplicación, la inteligencia artificial y el big data han sido claves también de otras maneras: “Las decisiones que se han tomado y se están tomando en cuanto a los periodos de confinamiento y las fases de la desescalada están basadas en los datos de contagios, fallecimientos, hospitalizados, ingresos en UCI, etc., utilizando métodos estadísticos y predictivos (las famosas curvas)”, dice Alejandro Moreno, Data & Analytics Co-Director en Hiberus Tecnología. Estas informaciones han sido cruciales para manejar la epidemia.

No obstante, también han resultado un poco caóticas y ha habido cierto ‘baile de números’ en muchas ocasiones. “Esto denota la poca preparación que las Administraciones Públicas tienen o tenían para presentar información a los ciudadanos, les ha costado mucho publicar algunas informaciones, tan esenciales y demandadas, con un nivel de calidad, uniformidad y detalle suficiente”, reclama Moreno.

La uniformidad ha brillado por su ausencia: “Cada AAPP muestra los datos de una forma específica, con un detalle diferente y sorprendentemente la mayoría de ellas sin utilizar mecanismos de OpenData. Además, cada día se cambian los formatos, se incorporan indicadores…”.

No es algo que solo haya ocurrido en España, comenta el experto en Data, ya que esta misma situación se ha producido en otros países de nuestro entorno como Italia o Alemania.

Deja un comentario

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *