¿Puede la “big data” ayudar en la lucha contra el ébola?

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¿Podría contenerse o detenerse el brote de ébola con análisis de inmensas cantidades de datos? Según un número importante de especialistas y científicos dedicados al análisis de “Big data” sí es posible.  El uso de teléfonos inteligentes utilizados de manera masiva, inclusive en los países con menos recursos de África por ejemplo, han indicado que se puede usar la información que surge de su uso para evaluar puntos geográficos y movimiento de masas y así instalar centros de tratamiento para posibles casos de ébola y restringir ciertas rutas de  viajes para contener la enfermedad.

El caso que podría decirse emblemático es el de la empresa de telecomunicaciones “Orange Telecom” de Senegal, quien entregó datos de voz y textos, de forma anónima, de aproximadamente 150.000 móviles a una organización sin fines de lucro en Suecia.  Esta entidad fue capaz de generar mapas detallados de los movimientos de la población de la región, con los cuales las autoridades de dicho país podrían haber diseñado estrategias para tratar de contener la enfermedad que ya arrebató la vida de más de 4.000 personas.

Pero en este tipo de evaluación de grandes cantidades de información existe un problema y tiene que ver con la actualidad de los datos que son procesados. Para que este tipo de información sirviera para trazar lineamientos para combatir una enfermedad, el análisis de los datos debería hacerse en tiempo real pues según la experiencia de los expertos, el movimiento de la población tiende a fluctuar considerablemente mientras se registra una epidemia.

Hace algunos meses, estudios demostraron que el proyecto de Google para predecir el incremento de la influenza investigando una gran masa de información acumulada a partir de las búsquedas relacionadas con la gripe no dio un resultado satisfactorio. Pero este caso es diferente pues la investigación no tendría que ver con los datos ingresados en búsquedas con el teléfono sino con el seguimiento del flujo geo localizado de llamadas y palabras clave encontradas en los mensajes de manera anónima.  Es decir que un aumento súbito de llamadas a una línea de ayuda en un área determinada y la investigación de sus textos podría sugerir un posible brote y de esta manera alertar a las autoridades sanitarias locales para concentrar más recursos en ese lugar en particular.  Otra fuente de información es la que se puede conseguir a partir de la actividad que se registra en las antenas de telefonía móvil. Esta actividad puede brindar una especie de mapa de calor para saber dónde está la gente y lo más importante, hacia dónde se está desplazando.  Según Nuria Oliver, directora científica de la empresa de telecomunicaciones Telefónica, “el impacto más positivo que podemos tener es ayudar a las organizaciones de socorro y a los gobiernos a anticipar cómo es probable que se propague la enfermedad”.  Oliver destacó que hasta ahora, se tenía que confiar en la información anecdótica, hospitalaria, de terreno, y encuestas e informes policiales.

Y aunque parezca novedoso, no es la primera vez que se aplica este tipo de análisis de datos surgidos de los teléfonos celulares. En el año 2010, un equipo de investigación de un instituto sueco en conjunto con una universidad de Estados Unidos realizó un análisis de datos de llamadas de dos millones de celulares de la red Digicel de Haití, luego del terremoto en ese país.  Esta investigación otorgó la posibilidad a las Naciones Unidas y otros organismos de ayuda humanitaria a entender los movimientos poblacionales durante las acciones de socorro y mientras se desataba el brote de cólera que siguió al terremoto. De esta manera se pudieron asignar los recursos de ayuda de manera mucho más eficiente e identificar los sitios de alto riesgo de nuevos brotes de cólera.  En tanto, el análisis de “Big data” surgido del uso de más de 15 millones de teléfonos también se está utilizando para tratar de vaticinar la expansión de la malaria en Kenia.

Si bien este tipo de análisis de información da un vistazo parcial de los que puede estar pasando en la realidad, Frances Dare, director gerente de “Accenture Health “ asegura que lo importante es encontrar patrones a partir de diferentes fuentes de información, y es por eso que su empresa realiza análisis a partir de clínicas, información de trabajadores públicos de salud sobre el terreno, datos de transacciones en comercios, compra de boletos de viajes, análisis de las redes sociales, blogs, y foros en línea entre otros. Peder Jungck, jefe de tecnología de la firma BAE Systems argumenta que este cruce de datos es útil también para evaluar si las políticas de contención, las campañas de educación y los tratamientos están funcionando como corresponde. Jungck asegura que “en el caso particular del ébola, el estudio conjunto de grandes datos podría analizar los posibles retos de saneamiento y si los factores ambientales regionales, tales como el clima, podrían afectar la velocidad de propagación de la enfermedad.

En definitiva, este tipo de análisis de “Big data” está siendo utilizada en todos los niveles para tratar de ayudar a combatir la propagación del ébola. Pero hay que tener en cuenta que se está aprendiendo al mismo tiempo que la enfermedad se propaga, y probablemente sea muy pronto para ver si este tipo de investigación de gigantes cantidades de datos tiene un impacto significativo en la tasa de propagación de la enfermedad. Lo importante es que al menos se podrá ayudar a decidir dónde asignar los recursos más importantes.

Fuente: BBC