Big Data vs Covid 19

Nos encontramos viviendo uno de esos momentos que definen la historia de la humanidad, como la invención de las vacunas, la aviación o el Neolítico, que inauguró el principio de la transmisión de enfermedades entre hombres y animales, fruto de la estrecha convivencia. Es cierto que aún nos falta cierta perspectiva histórica, así que en estos momentos es difícil predecir qué es lo que pasará, cómo será este nuevo mundo, si realmente será tanto el cambio de comportamiento, los cambios económicos, geopolíticos…

Pero el cometido de este post no es la predicción, sino plantear cómo ante la disyuntiva en la que nos encontramos podemos usar la tecnología y en concreto las capacidades asociadas a lo que llamamos big data para salir de esta crisis, reforzados y preparados. Aquí ya no hablamos de predicción, sino de realidad. 

Cuando pensamos en el uso de big data y sobre todo en las capacidades analíticas avanzadas, a todos nos viene a la cabeza el estadio más sencillo, el asociado a la analítica descriptiva, que nos permite visualizar e interpretar de forma sencilla e intuitiva que está pasando ayer y hoy. Todos hemos visto modelos de representación de datos o incluso las gráficas de tendencias basadas en el histórico de datos recogidos. Pero, y si damos un paso adicional.  

Si damos un paso adicional y queremos maximizar el verdadero valor de las capacidades analíticas, del uso de millones de registros de información para poder ser estudiados y analizados, es entonces cuando se abre una potencia de análisis que jamás tuvo en sus manos el ser humano y por tanto un posibilidad de utilizar esta potencia para luchar contra el Covid19, e incluso aprovechar este ímpetu para concienciarnos de cómo luchar con otras enfermedades a las que no hemos hecho caso, pero que también siembran de muertes a los países menos desarrollados. Es momento de recapacitar cómo quizás un día, si no tomamos las medidas necesarias, lleguen también a nosotros. Y si algo ha demostrado el Covid 19 es la plausibilidad de este escenario

Uno de los primeros usos que no es fruto de nuestras conversaciones actualmente y, sin embargo, es el objetivo más esperado y deseado, es el uso de big bata en la investigación que nos puede llevar al descubrimiento de una vacuna. De esta manera la investigación en torno al genoma sería un ejemplo donde el uso de las capacidades analíticas sobre volúmenes ingentes de datos permite acelerar los procesos de investigación y por tanto confirmar una estrategia que nos permita entender en un tiempo mucho más corto de lo que sería habitual, los secretos de este nuevo virus.

El uso detécnicas de deep learning en bioinformática nos está permitiendo que en apenas pocas semanas hayamos sido capaces de secuenciar el genoma del Covid 19, una tarea imposible sin el uso de este tipo de técnicas avanzadas de machine learning. Gracias a estas capacidades, en apenas unas pocas semanas hemos podido entender la estructura y comenzar el proceso de desarrollo de una vacuna o incluso probar y experimentar con medicamentos actuales o por descubrir que puedan reducir los efectos letales sobre los enfermos o al menos minimizarlos.

Este extraordinario paso adelante nos permite poder iniciar los pasos requeridos en la carrera en la que nos encontramos para el desarrollo de una vacuna, estadio en el que nos encontramos en este momento con diversos proyectos en el mundo como en Estados Unidos China, Francia, Rusia, Alemania, el Reino Unido, así como empresas españolas que están trabajando en este entorno.

Pero claro, este es un camino que aún va a requerir de un tiempo adicional, entre 12 y 18 meses, así que mientras tanto, ¿qué armas podemos dar a nuestros epidemiólogos y autoridades sanitarias para poder analizar modelos que nos permitan simular y predecir la extensión de la enfermedad? Una solución que nos puede permitir controlar potenciales rebrotes futuros y, sobre todo, mediante la combinación tremendamente efectiva que podemos realizar entre big data y el análisis espacial. Esta aproximación nos permite el seguimiento de la enfermedad, su transmisión e incluso, como veremos posteriormente, la capacidad de rastrear infectados y personas en contacto con ellos con el fin de poder limitar la expansión de la enfermedad.

Aquí las oportunidades son inmensas, aunque también lo es el reto. Tenemos los modelos más intrusivos como el desarrollado en China, un país carente de libertades tal y como las entendemos en el mundo occidental, y en el que las autoridades combinan la trazabilidad de los individuos con una combinación de ubicación mediante el móvil, no anonimizado, y el control mediante una red de cámaras que les permite la identificación de individuos.

El uso de técnicas de deep learning en el reconocimiento de imágenes, sobre todo en reconocimiento facial, sistema desarrollado previamente para su sistema de scoring de ciudadanos, hace de esta combinación una potente herramienta de control. La salida de un individuo de su lugar de residencia registrado genera un mensaje de alarma que recibe el individuo, la policía y las autoridades del lugar de llegada. El modelo permite que las fuerzas de seguridad puedan ubicar al individuo de forma inmediata, localizarle e internarle.

Este modelo junto la inclusión de QR en la entrada de las urbanizaciones para controlar el acceso o conectar directamente con aplicaciones que les permitan controlar el estatus médico, desplazamientos previos, etc. permite una trazabilidad casi absoluta. No obstante, aunque el sistema no es perfecto y tiene fallas que se han tratado de ajustar en repetidas ocasiones, ha dado resultado o eso parece al menos. Este modelo ha sido puesto como ejemplo de eficiencia en el control de la expansión del virus en China, si bien es cierto que la opacidad de las fuentes oficiales chinas y las dudas que han surgido alrededor de las cifras han generado también mucha polémica.

Otros países asiáticos con un concepto de libertades individuales más al servicio de la comunidad que del individuo, como Singapur, Corea del Sur o Taiwan, han puesto en marcha modelos de este tipo que han tenido éxito en la contención de las primeras fases, y en algunos casos en combinación con otras medidas han permitido que Taiwán haya salido hasta el momento casi indemne de la pandemia. El modelo permite trazabilidad mediante la identificación de aquellas personas que están infectadas y por tanto identificar con quien se han encontrado anteriormente y avisar a las personas para que asistan a un centro médico o permanezcan en cuarentena en casa, claramente un modelo eficiente.

En la Unión Europea y liderado por Alemania se está analizando con el PEPP-PT (Pan European Privacy Preserving Proximity tracking) con la iniciativa DP-3T, es decir bajo protocolo descentralizado. Se trata de una aproximación similar a la apuesta conjunta de proyecto común entre Apple y Google, un modelo occidental y respetuoso con la privacidad en el que se requiere la colaboración ciudadana.

Este modelo permite que una vez que el individuo se descarga la aplicación, o incluso esta se podría llegar a instalar por defecto en los teléfonos, se utilice el bluetooth como fórmula de comunicación e identificación de todos aquellos individuos con los que nos cruzamos a lo largo del día, con cierto grado de proximidad y durante un tiempo, y llegado el caso que alguien se infectase o ya lo estuviera, se comunica a las autoridades sanitarias. Estas podrían realizar un rastreo de toda persona que haya estado cerca de nosotros y avisarle de la necesidad de tener que realizar un chequeo o prueba. Si bien es cierto que este modelo requiere una buena cobertura y disponibilidad de pruebas rápidas, podría ser un modelo que podría triunfar, pero siempre con la colaboración del ciudadano.

En España, y con un planteamiento plenamente respetuoso con la anonimización de los datos, Telefónica -y en BABEL conocemos bien la aplicación- se ha puesto al servicio del gobierno la capacidad combinada con otros operadores para identificar la concentración de las personas, desplazamientos, etc. Por lo que se centra en controlar cómo se está cumpliendo el confinamiento.

Todas estas medidas tienen que combinarse con un estricto sentido de la responsabilidad de los ciudadanos y gobiernos. Lo que está claro es que el acceso a la información y nuestras capacidades analíticas están abriendo el paso al uso de este tipo de herramientas para el control de la epidemia, ahora y posteriormente. El límite sobre cómo se usan los datos y para qué lo debemos poner nosotros, los gobiernos y aquellas instituciones que deben asegurar el respeto de derechos y la privacidad. Todo esto en el entorno en el que nos encontramos en este momento, el difícil balance entre privacidad y seguridad. Un debate interesantísimo, pero esto será el tema de un próximo artículo.

¡Nos vemos en proximas entradas!

Publicado en Herramientas, Tecnologías

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Sobre el autor:

Antonio María Fernández de Puelles de Torres-Solanot

– Ingeniero en Informática de Gestión
– Certificado en ITIL V3
– Certificado en CMMI
– Máster en Business Intelligence, Big Data, Professional Qualification in Management & Leadership
– Máster en Dirección de Comercio Intenacional

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