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El Big Data contra el coronavirus COVID-19
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El Big Data contra el coronavirus COVID-19

El Big Data contra el coronavirus COVID-19

La crisis del coronavirus nos ha hecho aprender a toda velocidad sobre temas tan diversos como epidemiología, virología y pandemias. Conceptos que hace unos meses no formaban parte de nuestra vida cotidiana.

Hay herramientas, muy usadas en el mundo del big data, que se están popularizando. Es el caso del panel de control o dashboard de la Universidad Johns Hopkins de EEUU, que se ha mostrado muy útil para visualizar de manera directa la expansión del virus por el planeta. Este panel de control se actualiza en tiempo real, mostrando los datos relativos a los casos confirmados, alimentándose de distintas fuentes de datos como el Centro de Control y Prevención de Enfermedades  de China, la OMS o incluso rastreando los mensajes de Twitter y servicios de noticias online.

La utilización del big data para predecir la transmisión de enfermedades infecciosas no es algo nuevo. Los primeros en monitorizar este tipo de enfermedades fueron los data scientists de Google, con el algoritmo Google Flu Trends, en el año 2008. Este algoritmo analizaba el aumento de búsquedas relacionados con la grpo por parte de usuarios, como los síntomas o vacunas, de manera que era capaz de predecir con un día de antelación dónde se iba a producir un brote. Incréible. Sin embargo, y de forma curiosa, cuando en 2009 estalló la pandemia de gripe A, el pánico que se desató en la población cambió su patrón de búsquedas en Internet, lo que provocó que el algoritmo no fuera práctico y, finalmente, fuera retirado. 

En el caso de la crisis que estamos viviendo actualmente con el COVID-19, el big data está demostrando ser especialmente útil para el control de la transmisión de la enfermedad. Uno de los ejemplos más destacados es el caso de Taiwán. Por su cercanía a China, se esperaba que fuera la segunda región más afectada del mundo. No obstante, a medida que el virus ha ido avanzando por otros países, Taiwán logró esquivarlo con un número de afectados muy bajo. La estrategia que siguió Taiwán fue contener la enfermedad haciendo uso de grandes cantidades de información. Integrando las bases de datos sanitarias nacionales con las de inmigración y aduanas, monitorizaron los viajes y síntomas de sus ciudadanos para compartir dicha información con los hospitales y emitir alertas en tiempo real de los posibles contagios. Además, recogiendo la información de los viajeros a través de aplicaciones y haciendo uso de tecnología móvil, consiguieron controlar las cuarentenas de forma efectiva. 

Otros países como Corea del Sur, también han hecho uso del big data para gestionar la crisis. El análisis detallado de la información ha permitido a Corea del Sur realizar de forma rápida y óptima el mayor número de test que se han hecho comparado con cualquier otro lugar del mundo, consiguiendo datos fiables en cuanto a cómo son en realidad los patrones de transmisión.

Es importante también ser cautos a la hora de tratar la información y difundirla. Están surgiendo por la red multitud de análisis y gráficos donde se intenta representar cómo evoluciona la transmisión y cuáles serán las predicciones. Hay que tener en cuenta que los datos no se están recogiendo de la misma forma en todos los países por lo que es necesario un análisis veráz de las fuentes de información.

Eso sí, una cosa es evidente. La gran cantidad de información surgida de la pandemia del coronavirus ayudará a desarrollar algoritmos y herramientas más potentes que en un futuro serán capaces de mitigar los efectos de este tipo de pademias. 

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