Ante la preocupante situación actual por fin se vislumbra la luz al final del túnel: China consigue que el número de nuevos infectados de Covid-19 se desplome, y lo hace apoyándose en tecnologías Big Data. El gigante asiático, entre otras medidas, ha puesto a disposición de su población aplicaciones móviles que permiten dar a conocer a cada usuario su nivel de riesgo de infección, prescribiendo así cuarentenas de siete días en caso de riesgo intermedio o de catorce para las personas con mayor riesgo. Indicaciones simples bajo las cuales actúa una compleja arquitectura que permite cruzar numerosas bases de datos con los provistos por los usuarios, y evalúa así su posible exposición al virus con la mayor rapidez posible.
Estas noticias nos llevan a reflexionar de otra forma sobre el panorama al que nos enfrentamos: la situación de excepcionalidad ha acarreado la aparición de nuevas necesidades; solo tenemos que visitar un supermercado o prestar atención a las conversaciones en nuestra oficina para darnos cuenta. Debemos plantearnos ahora qué papel podrían jugar los datos para, en primer lugar, colaborar en poner freno al avance del coronavirus y, en segundo, prestar apoyo a los servicios y medidas ya existentes.
La aplicación china puede ser todo un ejemplo en términos de contención, ya que permite conocer con cierta precisión la posibilidad de contacto con infectados o zonas de infección. Sin embargo, el estado del arte actual permite llevar este enfoque aún más lejos, pudiendo ayudar en la gestión del tráfico humano y evitar aglomeraciones, reduciendo así las posibilidades de contagio masivo. Por otro lado, el estudio de patrones en las constantes vitales impulsaría una detección más temprana de las enfermedades, lo que, a su vez, acrecentaría la supervivencia de los sujetos y reduciría la tasa de infección de terceros.
En cuanto a dar apoyo a los servicios se refiere, las opciones son ilimitadas: entrenar chatbots de atención a posibles infectados y automatizar protocolos en hospitales con la ayuda de Inteligencia Artificial podrían ser técnicas de rápida integración para evitar el colapso sanitario y reducir la exposición del personal al virus. Este tipo de implementaciones ya presenta casos de éxito en el campo de la salud y su empleo está en constante crecimiento para la obtención de diagnósticos rápidos. Otra oportunidad de mejora se encuentra en el despliegue de un abastecimiento data-driven de bienes específico, buscando una gestión más eficaz en la distribución de fármacos y comida a la par que suavizando el impacto en la logística de los distribuidores.
Cada una de estas ideas, pudiendo ser más o menos intrincada, es técnicamente factible; las tecnologías basadas en datos han empujado las fronteras tecnológicas más allá de nuestras ocurrencias. Tal vez por ello, poner Big Data sobre la mesa resulta una fuente de incomodidad: no sabemos muy bien lo que ocurre con nuestros datos en el día a día, y eso nos genera esa reticencia a usarlos tan abiertamente como se hace en la propuesta china. No obstante, estas circunstancias pueden servir para dar una nueva perspectiva de lo que son capaces de aportarnos. Nuestros datos no solo pueden ser nuestra propia 'vacuna' contra el coronavirus, sino una pieza importante para la mejor gestión de todo tipo de situaciones excepcionales, haciendo que, por primera vez, la precisión sea posible en la organización colectiva.
Sofía Ramos Antón es científica de Datos de ITI, Centro Tecnológico TIC
