Big data y Covid-19

El monitoreo del Covid-19, así como sus consecuencias, son esencialmente un problema de datos, de big data.

La pandemia originada por el Covid-19 ha llevado a muchas organizaciones y científicos de todo el mundo a buscar formas de atacar al virus y aminorar los efectos de la pandemia. En el centro de los estudios y desarrollos en los cuales se está trabajando está el big data, la artificial intelligence, el machine learning y el natural language processing. El monitoreo de esta enfermedad, así como sus consecuencias, son esencialmente un problema de datos.

Uno de estos centros de investigación y desarrollo es el C3.ai Digital Transformation Institute que congrega a importantes universidades de EE.UU. como Princeton, Carnegie Mellon, el Massachusetts Institute of Technology, la University of California, la University of Illinois y la University of Chicago, así también como Microsoft.

En investigación biomédica

Una de las áreas en las cuales se aplican técnicas de artificial intelligence para combatir el Covid-19 es en la investigación biomédica. Muchos científicos en todo el mundo están trabajando en el desarrollo de una vacuna o analizando medicamentos actuales para ver si podrían tener algún efecto en combatir el nuevo virus.

Estos proyectos utilizan artificial intelligence y machine learning para buscar en bases de datos farmacológicas y genómicas patrones que podrían ser de utilidad en el diseño de una medicina. El pionero en estos desarrollos ha sido un emprendimiento del Reino Unido denominado Exscienta.

La artificial intelligence permite, en estos desarrollos, eliminar muchas posibilidades de manera de concentrase en algunas pocas opciones con mayores posibilidades de éxito, disminuyendo de manera significativa los tiempos de desarrollo de una vacuna o un medicamento que aminore los efectos del Covid-19.

Claro que los test en humanos necesarios en el desarrollo de una vacuna o un medicamento siguen siendo lentos, por lo que una vacuna no podría estar disponible antes de 12 a 18 meses.

Una característica del Covid-19, según la Organización Mundial de la Salud, es que en el 90% de los pacientes genera fiebre. Es por esa razón que la temperatura es uno de los síntomas que más utilizan los centros médicos para diagnosticar la enfermedad.

La compañía norteamericana Kins Health ha desarrollado y está comercializando con mucho éxito termómetros inteligentes. Estos están conectados a los celulares de los pacientes de manera que las mediciones de temperatura, en conjunto con otros síntomas del paciente, son enviados a la compañía en tiempo real. El paciente recibe, en respuesta, un consejo, si requiere más exámenes o la visita a un centro médico.

Los datos de contagios de los pacientes por esta vía tienen dos ventajas muy significativas: como los registros pueden ser muy masivos, se puede obtener una descripción de los contagios a nivel muy granular, y en segundo lugar, los datos se obtienen en tiempo real.

Los datos que recolecta Kins Health permiten predecir tempranamente focos de contagio, modelar la evolución de la enfermedad y la red de contagios geográficamente.

Redes sociales

Otra aplicación de big data y artificial intelligence tiene que ver con entender las redes sociales. Un proyecto particular desarrollado por el Rensselaer Polytechnic Institute (RPI) compara los comentarios en redes sociales relativos al contagio del Covid-19 entre EE.UU. y China.

Otras aplicaciones posibles con datos de redes sociales se refieren al análisis de sentimientos y de temas de conversación mientras las personas están en cuarentena, de las percepciones de los ciudadanos respecto de la enfermedad y sobre las medidas que toman los gobiernos respecto del aislamiento social.

Geolocalización

Uno de los usos de datos más extendidos y controversiales, para combatir el Covid-19, aplicado en varios países como Corea del Sur, Singapur, Israel y China es el uso de datos personales como la geolocalización.

Dada la seriedad de la enfermedad, debiéramos usar datos personales para ayudar a las autoridades a monitorear las infecciones y alertar a las personas en riesgo. Pero, al mismo tiempo, sería peligroso no considerar los riesgos a la privacidad que se podrían generar con el uso de datos personales en el largo plazo. Especial cuidado se debe tener en garantizar la privacidad y el anonimato de las personas infectadas.

Idealmente, los datos de la historia reciente de geolocalización y los referidos a la condición médica de las personas, incluyendo la edad, podrían ser usados para recibir informes del nivel de riesgo de cada individuo, al mismo tiempo de ayudar a las autoridades a detectar focos de contagio y a diseñar políticas públicas más efectivas de aislamiento social.

Robots

Otra aplicación en la cual investigadores de la universidad de Bristol están trabajando es en el desarrollo de robots que hagan la limpieza en centros médicos o lugares de alta concurrencia de personas como supermercados, farmacias o medios de transporte.

Visualización

Finalmente, la necesidad de disponer de información en tiempo real y de una manera fácil ha llevado al The Center for Systems Science and Engineering at John Hopkins University a desarrollar un dashboard online que visualiza datos de contagios por Covid-19 a nivel mundial y en cada país. La imagen de este artículo (captada el martes 14 de abril de 2020, 22:00 horas de Chile) corresponde a esa visualización, la que se puede revisar en tiempo real en este enlace.

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