Nunca nos imaginamos pasar una situación como la que estamos viviendo en estos momentos, en una época donde hemos visto una cantidad de avances tecnológicos y científicos estamos siendo abatidos por el Corona Virus (COVID-19).

Todo el mundo se encuentra pendiente de las noticias para ver en que momento saldrá un tratamiento o una vacuna, pero lo más importante cuando salgamos de esta cuarentena es realmente cómo nos vamos a proteger y que nueva volver a pasar una situación semejante y la respuesta está en la analítica y en las matemáticas.

En este artículo te invito a que conozcas como en plena revolución digital los datos que vamos dejando en internet son la clave para predecir eventos futuros

La recopilación y el análisis de datos de forma masiva se ha convertido en la herramienta clave en países como China y Corea del Sur con la finalidad de frenar al coronavirus. De igual forma en España se está utilizando el Data Science para determinar los focos de infección para que la enfermedad no se siga propagando

En China gracias a los modelos matemáticos se predijo que el 17 de febrero 2020 se habrían 62.814 casos y 1.565 muertes; el dato real fue de 72.436 y 1.868, respectivamente

Otro ejemplo es la empresa canadiense IA BLUEDOT que predijo los nuevos casos de coronavirus antes que sean publicados por la OMS. La compañía lo hizo a través de fuentes de información externas que tenía disponible y aplicando un modelo donde los datos se organizaban en capas

El análisis de datos mediante la inteligencia artificial puede a ayudar a identificar los próximos brotes de la pandemia y evitar que estos se propaguen, pero para generar modelos eficientes y certeros se depende de la calidad de datos que se tenga.

Los países que están teniendo mejores resultados en controlar la pandemia del COVID-19 son Corea del Sur , Japón y China. Después del brote de SARS e 2012 estos países aprendieron una importante lección: La única forma de luchar con una pandemia es la información y los datos científicos. Los datos en la práctica se traduce a un elevado número de pruebas de COVID-19 aplicadas en la población. Estos datos ayudan a los epidemiólogos y autoridades a contener y aislar al virus.

En España Daniel Villacorto con otro grupo de de expertos en DA elaboró un borrador en donde a través de la inteligencia artificial y big data para ayudar al gobierno a identificar los posibles focos de infección a través de los datos celulares otorgados por las empresas telefónicas. Las mismas saben en donde han estado sus clientes, y si se combina la información con las personas que han dado positivo por el coronavirus se puede saber que persona a estado con quien antes de dar un resultado positivo y se puede informar a esa persona que son posibles focos de contagio, de esta manera se aumentará el grado de aislamiento. También, se podrían identificar con más precisión qué zonas geográficas tienen más exposición al virus, con mucha granularidad», añade.

El Ejemplo asiático

En Corea del Sur , Japón y China la recopilación de datos en forma masiva a sido la clave para tratar de combatir la pandemia y frenar la curva de contagios. Ni bien empezó el brote en Corea se utilizó una APP para hacer un seguimiento activo de las personas que llegaba al país provenientes de una zona de riesgos.

La compañía Hocelot, un empresa especializada en Big Data, lanzó el portal #CoronaVirusStop en el que se invita a cada ciudadano que tiene una sospecha de síntomas a introducir el sector y la calle donde viven, la edad y los síntomas, esto se lo hace de forma anónima con el propósito de que las autoridades pueden conocer donde pueden surgir nuevos focos de la enfermedad y poder tomar medidas.

Los médicos y enfermeros de los hospitales donde se atiende a pacientes infectados elaboraron un plan de contingencia gracias a los datos que obtuvieron de FluSurge 2.0, desarrollado por el Centro de Control de Enfermedades (CDC, por sus siglas en inglés) de Estados Unidos, según informa El Mundo. Con este modelo matemático se puede estimar las camas que se necesitarán, También, determina el posible número de hospitalizaciones y muertes de la pandemia y compara el número de pacientes hospitalizados y recursos disponibles, el número de pacientes que requieren atención en la UCI (Unidad de Cuidados Intensivos) y el número de pacientes que requieren asistencia respiratoria.

Kaggle de Google una comunidad de personas especializada en Data Science y Machine Learning, está recopilando datos sobre el Corona Virus para obtener un un modelo predictivo que permita entender el comportamiento del virus.

Los modelos epidémicos modernos nos permiten combinar los procesos de propagación (con los datos epidemiológicos disponibles para cada caso) con los patrones de comportamiento humano (demografía, contactos, movilidad, etc) para poder monitorizar las vías de propagación del virus en cada país, región, ciudad, e incluso barrrios. Esta información es la única disponible para poder prever posibles escenarios, anticipándose al virus y también poder evaluar el impacto de las posibles medidas de contención como cuarentenas, localización de recursos, etc.

¿Cuál es el principal problema que se enfrentan los científicos al hacer el modelo matemático de propagación del coronavirus?

Según Jesús Gómez-Gardeñes, El principal problema ha sido evaluar los parámetros epidemiológicos y reformular las dinámicas de contagio como el SARS-CoV-2. Al ser un virus nuevo los datos disponibles son escasos, lo que ha obligado a basarse en muchos estudios de campo realizados en China, Corea y Japón.

Conversé con Xavier Feijoo, Físico docente de la Universidad de la Plata y el tiene un punto de vista muy interesante. Gracias a la recolección de datos, al machine learning y a la inteligencia artificial, se ha podido clasificar una gran cantidad de datos y se ha podido frenar la velocidad de la pandemia, el término que escuchamos a casi todo el mundo decir, «aplanar la curva». Se estima que la mitad de la población 4000 Millones de personas, está bajo algún grado de restricción de movilidad o cuarentena, algo inimaginable unos meses atrás. Con toda la data que se ha podido obtener desde que la enfermedad inició en la China se han obtenido las estimaciones que han hecho que las autoridades de muchos países adopten medidas draconianas.

En Ecuador la única forma de comenzar a salir de la cuarentena será mediante la aplicación de pruebas masivas de COVID-19, para poder tener la mayor y mejor data posible del virus. Esta información ayudará a aislar zonas, o personas individuales y evitar nuevas curvas elevadas de pacientes en los hospitales, con suerte en unos meses habrán tratamientos o incluso vacunas.

Escrito por Mauricio Ávila – DataMall

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