Big Data en tiempos de pandemia

El brote de la enfermedad del coronavirus de 2019 (COVID-19), ha afectado a millones de personas y ha cobrado miles de vidas a nivel mundial. En estos tiempos de adversidad y con el aumento exponencial del número de casos, la Big Data y las tecnologías avanzadas han sido uno de los pocos medios efectivos para combatir la gripe de rápida diseminación.

Hoy, muchos países están empleando la Big Data, Machine Learning y otras herramientas digitales para rastrear y controlar esta pandemia.

Además, el análisis de Big Data ayudó a impulsar los estudios genómicos comparativos de las cepas del coronavirus de tipo 2, causante del Síndrome Respiratorio Agudo Severo (SARS-CoV-2), que han abierto la puerta a la información sobre mutaciones, virulencia, selección evolutiva y más.

Permitiendo a las industrias farmacéuticas y sanitarias mejorar sus diagnósticos, ayudar al descubrimiento de fármacos y desarrollar estrategias de medicina personalizadas. Las mutaciones recurrentes y la diversidad genética identificadas en las cepas de SARS-CoV-2, proporcionan la base que facilitan el desarrollo de herramientas de diagnóstico específicas por cada región, lo que reduce las posibilidades de fallas en las pruebas en el campo.

Se han logrado desarrollar una variedad de software y aplicaciones para rastrear y predecir la infección. Se han lanzado aplicaciones móviles para el diagnóstico preliminar de la COVID-19 y el diagnóstico avanzado se logra mediante el procesamiento de imágenes médicas asistido por tecnologías de Inteligencia Artificial.

El uso de Big Data ha acelerado los procesos de seguimiento, predicción, diagnóstico y pronóstico, facilitando a los trabajadores de la salud, científicos y epidemiólogos tomar decisiones más informadas en la lucha contra el SARS-CoV-2.

Al reunir datos de una variedad de fuentes, se utilizan algoritmos para analizar diferentes registros médicos para que así se logre rastrear el historial de contactos de los pacientes, que ayuda a identificar patrones de propagación del virus.

Este tipo de aplicaciones pueden ser capaces de marcar no solo las zonas actuales con gran número de casos, sino también ayudar a predecir brotes futuros con la ayuda de rastreo de movimientos y contactos.

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Un ejemplo de uso sería por medio de una técnica de Inteligencia Artificial llamada "Procesamiento del Lenguaje Natural" (PNL), este analiza las interacciones humanas regulares en forma de texto y habla.

Se puede usar para escanear enlaces de redes sociales e informes de noticias en línea, y dar una alarma cuando hay nuevos desarrollos relacionados con la COVID-19. La PNL y otras técnicas de Big Data también se pueden utilizar en la detección de incidentes para que estas emergencias sanitarias sean abordadas con prontitud.

Muchos países están tratando de reducir la curva de la pandemia por medio de este tipo de aplicaciones, monitoreando el movimiento de las personas para rastrear si se encuentran en lugares de alto riesgo o si han estado en contacto con personas de alto riesgo.

El creciente uso de la Big Data ha planteado preocupaciones éticas y desafíos legales debido a que se tiene acceso a cantidad significativa de información personal. Los problemas éticos incluyen la privacidad comprometida, falta de autonomía personal y la demanda pública de transparencia y equidad.

Es muy importante considerar e implementar las políticas de privacidad de datos. A pesar de los desafíos de privacidad, la Big Data sigue teniendo un futuro prometedor en el sector de la salud. Dado por las restricciones de movilidad, que aún persisten en algunos países, es posible que haya más y más oportunidades de utilizar la Big Data para compensar la falta de recopilación de datos en persona.

Estudiante de Maestría en Gerencia Estratégica UIP.