Cuando el mundo ha entrado en guerra contra el coronavirus (COVID-19), es inevitable recordar las más recientes epidemias mundiales: como el brote de SARS en 2003. Aquel virus fue distinto al que nos ataca ahora y existen grandes diferencias entre ambas pandemias; por ejemplo, ahora estamos mucho más interconectados que hace quince años.

Hoy, casi todos contamos con un teléfono inteligente, muchos utilizamos alguna aplicación de salud, tipo Fitbit, o llevamos un reloj inteligente que mide constantemente nuestra temperatura y frecuencia cardiaca. Además, ahora estamos permanentemente comunicados, vía redes sociales, y en todo momento se sabe qué estamos haciendo, adónde vamos y cómo nos sentimos.

Esta hiperconectividad nos brinda muchas oportunidades de mejorar el rastreo y control de una pandemia como la actual, como ya han demostrado varias iniciativas muy interesantes. En Australia, por ejemplo, la Organización de Investigación Científica e Industrial de la Commonwealth (CSIRO) ha demostrado su capacidad para recibir alertas tempranas de la epidemia, simplemente monitorizando las publicaciones en Twitter.

En noviembre de 2016, las condiciones ambientales causadas por una tormenta local provocaron un gran aumento de los ataques de asma en Melbourne, saturando los servicios de emergencia y los hospitales en un solo día. Pero a las 6 de la tarde de esa misma jornada, más de 8.000 enfermos de asma ya estaban ingresados ​​en el hospital, aunque algunos murieran.

A partir de los datos anónimos disponibles en Twitter, una herramienta de inteligencia artificial (IA), desarrollada por CSIRO, fue capaz de analizar más de 3 millones de tweets, con ciertas palabras clave relacionadas con el asma, como “aliento” o “tos”, y pudo detectar el brote, hasta 9 horas antes de que se informara oficialmente o de que se publicara la primera noticia sobre ello.

Una compañía canadiense, BlueDot, ya ofrece un servicio comercial que brinda a sus clientes (incluidas agencias gubernamentales, hospitales y empresas) alertas tempranas sobre epidemias recientes, y detectó el brote de COVID-19, antes de que se convirtiera en primicia mundial.

BlueDot alertó del COVID-19 antes incluso que la OMS

El 31 de diciembre de 2019, BlueDot alertó a sus clientes del brote del virus de Wuhan (China), incluso 9 días antes de que la propia Organización Mundial de la Salud (OMS) hiciera su primera declaración al respecto.

BlueDot asegura que su sistema global de alerta temprana ofrece información crítica, sobre la propagación de enfermedades infecciosas, gracias a la combinación de más de 100 conjuntos de datos con algoritmos propios.

Esta iniciativa demuestra que es posible detectar y contrarrestar una pandemia global, a partir del uso de datos personales y de otro tipo, en tiempo real, si se combinan de forma inteligente con información de salud pública.

Para eso, es preciso disponer de una plataforma que sea capaz de acceder a todas las fuentes de información, para formular hipótesis a partir de ellas, en un escenario complicado, por la naturaleza personal y muy sensible de esos datos.

No obstante, Taiwán ha demostrado cómo es posible combinar infraestructura sanitaria pública con análisis de datos, para combatir el COVID-19, a partir de la combinación de diversas fuentes de información.

El ejemplo de Taiwán

En un artículo publicado en Journal of the American Medical Association, Jason Wang, profesor asociado de pediatría de la Universidad de Stanford, describía cómo Taiwán ha integrado su base de datos nacional de salud, con la procedente de su servicio de inmigración y aduanas y, aplicando análisis de datos, identificaba posibles portadores del virus COVID -19, en tiempo real.

En el mismo momento en que sus ciudadanos se presentaban en una clínica, Taiwán podía clasificar el riesgo de infección de los viajeros, a partir del lugar de origen de sus vuelos y de los viajes posteriores previstos para los siguientes 14 días. Los que se consideraban de mayor riesgo fueron puestos en cuarentena en sus casas y se les hizo seguimiento, a partir de sus teléfonos móviles, para asegurarse de que permanecían en sus domicilios durante el periodo de cuarentena, según el propio Wang.

De este modo, y como ha reconocido el gobierno taiwanés, fue posible detectar a 113 personas que padecían síntomas respiratorios graves, a partir de la base de datos de su Servicio de Salud Nacional (NHI, por sus siglas en inglés), que registraba también a las personas que, aún dando negativo, habían estado expuestas, para repetirle los tests de COVID-19.

La mina de datos

Singapur se ha situado también en vanguardia de la respuesta al COVID-19. Según un informe de los Centros de Control y Prevención de Enfermedades de EE. UU., el gobierno del país asiático ha empleado varios métodos de vigilancia complementarios que le han permitido identificar a las personas infectadas. Esta superposición de sistemas de detección ha mejorado su tasa de éxito, cuando ninguno de ellos por sí solo lo habría logrado.

El gobierno de Corea del Sur también ha contado con una aplicación móvil, desarrollada por su Ministerio del Interior y Seguridad, que rastrea la ubicación de las personas en cuarentena, a partir de los datos GPS de sus teléfonos, lo que ha evitado que pudieran saltarse la cuarentena. Las autoridades insistieron en que su intención era hacer frente a la enorme carga de trabajo y detectar a los llamados “súper-propagadores”, personas responsables de un gran un número de contagios.

Este país aprovechó los datos recopilados por tecnologías Smart City para plantar cara al COVID-19. En concreto, permitieron a los responsables sanitarios controlar los movimientos de personas infectadas, a partir de los movimientos de sus tarjetas de crédito o de las imágenes recogidas por cámaras de seguridad.

En Estados Unidos, Zencity, una compañía que dispone de una plataforma basada en inteligencia artificial, ha permitido a las autoridades locales entender mejor las necesidades de sus ciudadanos, a partir del análisis de sus conversaciones online, en más de 100 ciudades del país. En especial las referidas al COVID-19.

Según lo publicado en la revista Medium, Eyal Feder-Levy, director ejecutivo de Zencity, asegura que “mediante el modelado y agrupación de temas, es posible identificar de qué están hablando concretamente las personas y, por extensión, los temas que más les interesa o preocupa. Esta información puede ayudar a los gobiernos locales a adaptar sus políticas y mensajes“. El cierre de escuelas era uno de los primeros en la lista, seguido de la cancelación de eventos públicos o el transporte público.

Estos son solo algunos ejemplos de las muchas formas de aprovechar (a partir de la detección, extracción comprensión y análisis de los datos) el enorme tesoro que proporcionan los móviles inteligentes, y de este modo hacer frente a la que seguramente sea la mayor amenaza sanitaria que el mundo ha visto, desde la gripe española de 1918.