Big Data: “No se puede combatir un incendio con los ojos vendados”

Estamos ante una crisis global. Las decisiones que los líderes tomarán en las próximas semanas darán forma al mundo en los años venideros. Desde una perspectiva de salud pública, para combatir una epidemia, los funcionarios deben tomar una serie de medidas, como: crear conciencia, establecer pautas para los profesionales de la salud, enfocarse en grupos de infección, limitar los movimientos de población y asignar recursos escasos. Estas decisiones influirán en cuántas personas sobrevivirán y cuántas morirán en los próximos días, semanas y meses. Los líderes deben actuar rápida y decisivamente para salvar vidas.

Una base para tomar estas decisiones es la disponibilidad de los datos correctos. En la lucha contra el coronavirus, la comprensión de las acciones preventivas, la movilidad de la población, la propagación de la enfermedad y la resistencia de las personas y los sistemas para hacer frente al virus pueden ayudar a los líderes humanitarios y de salud pública a responder de manera más efectiva a la epidemia de COVID-19.

Sin embargo, hoy en día, los líderes de salud pública que toman las decisiones difíciles carecen de datos de alta calidad y alta resolución sobre preguntas clave, tales como: ¿dónde es probable que se propague la enfermedad? ¿Hay áreas prioritarias que debemos contener para limitar una mayor propagación? ¿Dónde están las comunidades más vulnerables?

Monitoreo de movimientos de población utilizando datos de teléfonos móviles

La información de movilidad agregada de los datos de telecomunicaciones se usó durante el brote de ébola en África occidental y ha sido investigada más a fondo por el Laboratorio de innovación de UNICEF , Flowminder y otros.

Recientemente en Bélgica, Dalberg Data Insights , una de las organizaciones encargadas por el Gobierno de Bélgica para dirigir el grupo de trabajo Data Against COVID-19, ha estado analizando datos de telecomunicaciones agregados y anónimos de los tres operadores de telecomunicaciones en el país. El objetivo principal es comprender las tendencias de movilidad humana con respecto a las medidas de bloqueo y evaluar el riesgo de aumentos de infección de una región específica.

En general, en Bélgica, la movilidad humana ha disminuido con un promedio del 54%, y algunas áreas en Bélgica han visto una disminución aún mayor. El equipo de respuesta a crisis en Bélgica puede referirse a este análisis cuando se trata del impacto de las medidas impuestas e indicar el riesgo de brote de virus y casos importados de otras regiones.

Las medidas nacionales de confinamiento han reducido la movilidad en más del 50%.
Imagen: Dalberg Data Analytics

Otro ejemplo de uso efectivo de datos proviene de Corea del Sur. El país está observando a los ciudadanos en cuarentena con una aplicación móvil, desarrollada por el Ministerio del Interior y Seguridad, según lo informado por la revisión de MIT Technology. El sentido de urgencia del país se intensificó después de que el “Paciente 31” se convirtiera en un “superamador” y se cree que causó el rápido aumento de los casos. Las personas que están en cuarentena pueden usar la aplicación para comunicarse con los funcionarios de casos del gobierno local e informar sus síntomas. Tanto la persona como el oficial del caso del gobierno son notificados si la persona abandona la zona de cuarentena designada. La aplicación no es obligatoria y las personas pueden optar por no participar. Dichas medidas, junto con las pruebas de coronavirus masivas de Corea del Sur, han contribuido a “aplanar la curva” en el país. El número de casos diarios confirmados alcanzó su punto máximo el 29 de febrero y ha disminuido desde entonces.

Nuevos casos de COVID-19 en Corea del Sur a lo largo del tiempo.

Identificando comunidades en riesgo

Identificar las comunidades más vulnerables puede ser importante para que los funcionarios de salud guíen los esfuerzos de respuesta, como las mejoras en la infraestructura de salud, la asignación de fondos de emergencia y las medidas preventivas. Esto es especialmente relevante en los países emergentes donde las condiciones de vida pueden comprometer la capacidad de seguir consejos sobre cómo comportarse.

Lavarse las manos durante 20 segundos o más con jabón limpio es difícil de hacer cuando su fuente principal de agua es un río contaminado. La auto cuarentena y el autoaislamiento no son realistas cuando compartes una habitación individual con otros miembros de la familia. Y quedarse en casa es imposible si vives  tienes que salir dos veces al día para trabajar para poder comer.

Las autoridades pueden mapear áreas donde la capacidad de responder adecuadamente se ve comprometida, con un alto nivel de detalle, utilizando una combinación de recopilación de datos primarios disponibles, datos de oficinas nacionales de estadísticas e imágenes de satélite. El equipo de Location Analytics (LOCAN) en Dalberg Research con sede en Kenia está analizando los perfiles de riesgo en varios países africanos. Los resultados luego se retroalimentan en modelos epidemiológicos como insumo para la toma de decisiones informadas sobre la respuesta a la crisis. Un modelo de riesgo similar, que se basó en tres variables de riesgo clave: personas mayores de 60 años, fumadores habituales y aquellos que usan combustible de cocina sucio en sus casas, se desarrolló y aplicó a Nigeria, donde los funcionarios de salud continúan anunciando nuevos casos a pesar de un fuerte inicio temprano respuesta federal

Poblaciones con alto riesgo de complicaciones por COVID-19.
Imagen: Fraym

¿Qué pasa con la privacidad de los datos?

Hay crecientes preocupaciones de privacidad sobre las formas en que los gobiernos usan los datos para responder a la crisis de COVID-19. A medida que surgen nuevas tecnologías que tienen como objetivo recopilar, difundir y utilizar datos para apoyar la lucha contra COVID-19, debemos asegurarnos de que respeten las mejores prácticas éticas. Incluso en tiempos de crisis, debemos cumplir con las normas de privacidad de datos y asegurarnos de que los datos se utilicen de manera ética.

Una forma de hacerlo es establecer comités éticos independientes o fideicomisos de datos. Su función será crear mecanismos de gobernanza de datos para encontrar el equilibrio entre los intereses públicos en competencia, mientras se protege la privacidad individual.

Tedros Adhanom Ghebreyesus, director general de la Organización Mundial de la Salud, dijo: “No se puede combatir un incendio con los ojos vendados”. La información correcta en manos de las personas adecuadas puede salvar vidas en tiempos de crisis. Será esencial garantizar que tales medidas de vigilancia de la salud no prevalezcan más allá de las circunstancias extremas que enfrentamos hoy, para que las personas no sientan que están perdiendo su privacidad en un nuevo orden mundial.