Cuando los datos y la inteligencia artificial ayudan a curar una pandemia

La sociedad ha vivido pegada a los datos durante la crisis del coronavirus. Números de fallecidos, tasas de reproducción, total de hospitalizados, pacientes en la UCI… Un conteo posible de seguir prácticamente al minuto. La pandemia ha puesto en valor, aun más si cabe, tecnologías como la inteligencia artificial y el big data. Dos herramientas transformadas para ayudar a curar una epidemia mundial sin precedentes. Sin embargo, del mismo modo que la adopción tecnológica se ha acelerado, también ha puesto en evidencia las debilidades y vulnerabilidades de una digitalización imperfecta.

Como ha explicado Kiko Llaneras, periodista de datos de EL PAÍS, durante el debate De datos y pandemia: big data e Inteligencia Artificial para luchar contra la covid-19 organizado por Retina sobre esta realidad, en el caso de España ha existido un problema tanto en la gestión de la información como en la cantidad. “Lo que más ha limitado una buena ciencia de datos ha sido no disponer de variantes interesantes, como la gente que ahora mismo está hospitalizada y el rastreo de contagios”. Una situación diametralmente opuesta a países como Singapur, Corea, Islandia y Nueva Zelanda, donde, como añade, “han recabado una gran cantidad de datos y la ofrecen públicamente a su sociedad”.

Una consecuencia de manejar tanta cifra es su relación directa con las aplicaciones de rastreo de contagios. Una solución que bien conocen en Asia, pero que está por ver cómo se introduce en países occidentales. Su mayor virtud parte de los Gobiernos podrían prevenir un posible rebrote a partir de los datos arrojados por los ciudadanos. En opinión de Nuria Oliver, doctora en inteligencia artificial por el MIT y cofundadora de ELLIS, existe un consenso acerca de que la covid-19 perderá su condición de pandemia siempre y cuando se identifiquen tempranamente los casos positivos. “Es la única manera de evitar nuevas infecciones y romper la cadena de transmisión comunitaria”.

Menos optimista se ha mostrado Martin Varsavsky, fundador de Jazztel y uno de los impulsores de la app de autodiagnóstico CoronaMadrid. Según sus propias palabras, Europa vive inmersa en un panorama político tan incomprensible que complica la estandarización de las aplicaciones. “Aceptamos que los niños estén en casa dos meses, pero nos obsesionamos tanto con la privacidad como para evitar instalar estas soluciones. Existe tanta preocupación que resulta difícil avanzar con la tecnología que haría falta para llevar a buen puerto la desescalada”.

Escenario

El escenario contemplado por Varsavsky ha surgido del debate ético que rodea a las aplicaciones. Toca ponderar entre el derecho a la privacidad digital y el combate contra la propagación de un virus desconocido hasta la fecha. Carissa Véliz, Investigadora en el Uehiro Centre for Practical Ethics y el Wellcome Centre for Ethics and Humanities en la Universidad de Oxford, tiene muy claro que no disponemos de una evidencia suficientemente fuerte acerca del buen funcionamiento de las apps como para prescindir a la ligera de la privacidad. “Esta pandemia ha demostrado que la tecnología se impone, ya sea para trabajar o controlar una enfermedad. Y esto puede generar resistencia. Por eso, necesitamos que los derechos se respeten. No podemos escoger otra opción”.

Fijarse en los móviles fue el germen de una app desarrollada por BBVA y Santander en México. Ante la expansión del coronavirus y la falta de recursos, los dos bancos han colaborado para crear un sistema de autodiagnóstico. Carolina López-Herrero, directiva de Santander Digital, ha precisado que lo más importante era gestionar la enfermedad y ayudar a Gobiernos y empresas a tomar decisiones. En función de lo que indique el usuario, el propio sistema les aporta una serie de recomendaciones. “Esto no reemplaza a ninguna recomendación médica. Nosotros proveemos la tecnología, pero las autoridades federales se encargan de gestionar y proteger la información”.

El papel de la inteligencia artificial

Sin big data no hay inteligencia artificial y viceversa. Dependen la una de la otra. Historia diferente es qué papel le toca desempeñar a los algoritmos ante esta nueva realidad. El responsable de desarrollo de ensayos clínicos de Novartis, Javier Malpesa, ha sacado a relucir el gran valor para un campo como la investigación clínica. Desde su experiencia, es más sencillo buscar fármacos que sirvan como tratamiento, lo que no significa que los encuentren por arte de magia. “Gracias a estas herramientas podemos analizar 24 horas los datos de salud de los pacientes. Una imagen más real de lo que sufren cuando toman un medicamento”.

Para despejar cualquier tipo de duda sobre el impacto que el machine y deep learning pueden tener, Inma Martínez, asesora en inteligencia artificial del Gobierno británico y la Unión Europea, ha aportado varios ejemplos actuales. Uno de los más interesantes es en el que las máquinas han averiguado que los tratamientos para artritis reumatoide mitigan las complicaciones del virus. Estos avances, en cambio, encubren una realidad complicada. “Hay un problema evidente de lenguajes de programación. La epidemiología, que depende de la estadística, solo usa R, y las empresas Python. Nos hemos juntado en esta crisis, pero son incompatibles entre ellos”.

Con la vista puesta en lo que está por venir, Miguel Luengo-Oroz, chief data scientist de UN Global Pulse en la oficina ejecutiva del Secretario General de la ONU, ha razonado que la fuerza de estas soluciones vendrá por abarcar áreas que no han gozado del protagonismo necesario. La inteligencia artificial ha demostrado fortaleza en predecir el porcentaje de expansión o el número de contagiados, pero casi ha desaparecido para determinar la ocupación de los hospitales y las UCI. “Nos va a tocar convivir con la enfermedad. Puede simular cómo se mueve en espacios cerrados, a través de un aire acondicionado, lo que permitiría ver la posible exposición. Y no podemos olvidar a las poblaciones vulnerables. Los algoritmos les darían una visibilidad con la que no cuentan”.