En mi calidad de vicepresidente del Consejo de la Agenda Global del Foro Económico Mundial sobre el desarrollo basado en datos, pienso mucho en cómo utilizar los macrodatos para mejorar vidas. Y, como confío en el poder del análisis para descubrir relaciones ocultas y detectar tendencias emergentes, sé que la analítica de datos desempeñará un papel importante en la erradicación del ébola.
¿Por qué estoy tan seguro?
Solo tenemos que mirar al pasado. En 2003, tras el brote de SARS, el Departamento de Salud de Hong Kong decidió prepararse para la siguiente pandemia mediante algoritmos y la modernización de su plataforma analítica. Gracias a su capacidad para identificar focos y pronosticar dónde era probable que se propagara la enfermedad, el departamento combatió un brote de dengue sin que se perdiera ninguna vida.
Pero hay otra razón para ser optimistas. En los últimos años, el panorama tecnológico ha cambiado. Ahora podemos procesar enormes volúmenes de datos, incluso datos no estructurados, como textos y otros materiales basados en opiniones. Y, gracias a los avances en hardware, ahora contamos con suficiente capacidad de memoria asequible para construir los complejos modelos necesarios para responder preguntas que antes no podían responderse.
Se trata de un cambio fundamental de enfoque. En la analítica basada en datos, la información nos lleva a preguntas que ni siquiera nos habíamos planteado. En el enfoque más reciente, basado en modelos, partimos de una pregunta, que nos conduce a los datos pertinentes, que a menudo se encuentran fuera de los ámbitos convencionales. Crear modelos no es fácil: requiere experiencia e investigación. Pero, una vez que los tenemos, podemos aplicarlos a los datos existentes para lograr descubrimientos revolucionarios.
Con el ébola, eso ya está ocurriendo. Los datos anonimizados de teléfonos móviles señalan los movimientos regionales de población, lo que puede ayudar a predecir dónde podrían aparecer los próximos focos de la enfermedad. Mis colegas de Flowminder, una organización sueca sin ánimo de lucro, han creado modelos que están ayudando a las autoridades de Senegal a saber dónde centrar las medidas preventivas y la atención sanitaria.
En Sierra Leona, IBM se ha asociado con ONG y empresas de telecomunicaciones para desarrollar un sistema que permite a las personas informar de problemas relacionados con el ébola por teléfono y SMS. IBM utiliza los datos para crear mapas de calor basados en opiniones que relacionan el sentir de la población con su ubicación, de modo que las autoridades sepan dónde se necesitan más suministros y otras formas de asistencia.
También podemos aprender de otros desastres. En Filipinas, la Organización Internacional para las Migraciones (OIM) adoptó un enfoque similar para responder a la devastación causada por el tifón Haiyan. Al principio, los datos estaban en hojas de cálculo de Excel, pero con nuestra ayuda en SAS, la OIM los transfirió a un software de visualización de datos y pronto surgieron conclusiones. Resultó que las necesidades de la población eran distintas de lo que la OIM había supuesto. Más que alimentos o medicamentos, la gente necesitaba combustible para hacer funcionar los generadores de los hospitales y trasladar a las personas desde las islas más afectadas hasta lugares más seguros. Esta es la analítica basada en modelos en su máxima expresión.
Me alegra ver iniciativas como estas y quiero instar a nuestro sector a hacer todo lo posible para apoyar aún más las alianzas público-privadas, porque necesitaremos la participación de todos para cambiar el rumbo.
Proteger la salud pública exige nuevos niveles de conectividad, cooperación y colaboración en plataformas abiertas. Al combinar las fuentes de datos tradicionales con inteligencia de fuentes abiertas obtenida de medios nuevos o de fuentes de datos no convencionales, los organismos del sector público están bien posicionados para detectar las enfermedades cuando surgen y pasar de reaccionar a «predecir para prepararse» o incluso «predecir para prevenir».
En el pasado, combatir a un adversario como el ébola habría sido casi imposible, pero, con la nueva convergencia actual de capacidad informática, macrodatos y capacidad de modelización, contamos con las herramientas para lograrlo. Ahora solo necesitamos una colaboración inclusiva y abierta.
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Autor: Mikael Hagstrom es vicepresidente ejecutivo de SAS y vicepresidente del Consejo de la Agenda Global sobre Desarrollo Basado en Datos del Foro Económico Mundial.
Imagen: Médicos observan una imagen de un paciente en la pantalla de un ordenador en el Hospital Universitario Korle Bu, en Accra, Ghana, el 24 de abril de 2012. REUTERS/Olivier Asselin
