{"id":3301,"date":"2020-07-03T13:05:03","date_gmt":"2020-07-03T11:05:03","guid":{"rendered":"https:\/\/frdelpino.es\/try\/actualidad\/?p=3301"},"modified":"2023-12-29T12:18:09","modified_gmt":"2023-12-29T10:18:09","slug":"big-data-una-herramienta-clave-contra-el-covid","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/frdelpino.es\/actualidad\/big-data-una-herramienta-clave-contra-el-covid\/","title":{"rendered":"Big data, una herramienta clave contra el COVID"},"content":{"rendered":"

El Big data es una herramienta importante para luchar contra las pandemias. Ya hab\u00eda demostrado su utilidad para frenar la extensi\u00f3n del \u00e9bola en \u00c1frica. Ahora permite tomar mejores decisiones para controlar el COVID-19. Lo explican Anette Hosoi<\/strong><\/span>, decana asociada de la Escuela de Ingenier\u00eda del MIT, y Ali Jadbabaie<\/strong><\/span>, JR East Professor en el Departamento de Ingenier\u00eda Civil y Ambiental y director asociado del Instituto de Datos, Sistemas y Sociedad (IDSS), tambi\u00e9n del MIT, en una conversaci\u00f3n liderada por Juncal Arbelaiz<\/strong><\/span>, investigadora doctoral en el MIT.<\/p>\n

Big data y problemas de la sociedad<\/h2>\n

\"\"El IDSS es un sistema que utiliza el Big data para entender problemas que afectan a la sociedad. El sistema se nutre de datos. La Universidad John Hopkins, o el New York Times, los han puesto a disposici\u00f3n del p\u00fablico. Gracias a esa iniciativa, el IDSS ha podido emplearlos para plantear posibles soluciones al COVID-19. Los datos permiten estudiar la pandemia desde distintas \u00f3pticas<\/strong>. Tambi\u00e9n ayudan a predecir cu\u00e1ndo se va a producir la siguiente oleada<\/strong>. Adem\u00e1s, contribuyen a que podamos entender cu\u00e1les son los mecanismos f\u00edsicos de transmisi\u00f3n del virus<\/strong>. O que impacto econ\u00f3mico puede tener.<\/p>\n

El coronavirus, de hecho, es un problema multifac\u00e9tico. En el confluyen datos, procesos biol\u00f3gicos, mecanismos de transmisi\u00f3n, aspectos econ\u00f3micos y sociales. Pero el propio COVID, por su naturaleza, limita las posibilidades de atacar el problema. Gracias al Big data, sin embargo, es posible dise\u00f1ar pol\u00edticas para las universidades, las ciudades, los estados, etc. Adem\u00e1s, su utilizaci\u00f3n permiti\u00f3 que se pudiera reaccionar de forma inmediata.<\/p>\n

Crecimiento exponencial<\/h2>\n
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El principal desaf\u00edo que ha habido que afrontar es el crecimiento exponencial del virus.<\/p>\n<\/blockquote>\n<\/blockquote>\n

El problema es que las trayectorias de propagaci\u00f3n de la epidemia son muy sensibles a las hip\u00f3tesis de partida. Por eso, los c\u00e1lculos estimativos han sido muy distintos. Lo que han hecho en el IDSS ha sido combinar un modelo mecanicista con una funci\u00f3n de base.<\/p>\n

El equipo del IDSS que trabaja en el problema es multidisciplinar. Como se trata de una crisis global, hay que trabajar conjuntamente. La propagaci\u00f3n de la enfermedad, por ejemplo, es un problema de fluidos. Por tanto, se necesitaba contar con alguien experto en mec\u00e1nica de fluidos. Esa persona fue Anette Hosoi. Tambi\u00e9n hay investigadores que llevan a\u00f1os estudiando la propagaci\u00f3n de las epidemias. En fin, se trata de tener amplitud de miras y de conocimientos. Gracias a ello, y al Big data, el equipo puede entender qu\u00e9 est\u00e1 pasando y por qu\u00e9.<\/p>\n

Big data y simulaciones<\/h2>\n

\"\"El contexto en el que trabajan en esta crisis no es el ideal. Lo normal es contar con un grupo de tratamiento y otro de control. Pero, en este caso, no es posible hacerlo. Ahora bien, lo que s\u00ed se puede hacer es aprovechar experiencias distintas. Y eso es posible porque los pa\u00edses han tomado decisiones diferentes frente al COVID. Gracias a eso, el IDSS pudo crear una versi\u00f3n sint\u00e9tica de Estados Unidos. A partir de ella se puede simular que pasar\u00eda si se toma tal o cual decisi\u00f3n. Por ejemplo, se puede analizar que hubiera pasado si Estados Unidos hubiera seguido la misma pol\u00edtica que la India. Tambi\u00e9n se puede estimar cu\u00e1ntas vidas se salvan si se toman medidas antes.<\/p>\n

\n

El Big data, adem\u00e1s, permite medir la movilidad y vincularla con la propagaci\u00f3n del virus.<\/p>\n<\/blockquote>\n

Esto es posible estudiando, por ejemplo, los datos que aporta Google. Cuando se establece esa relaci\u00f3n entre movilidad y propagaci\u00f3n es posible dise\u00f1ar las pol\u00edticas adecuadas para cada cultura. Estados Unidos tiene un sistema pol\u00edtico muy descentralizado y las pol\u00edticas deben adaptarse a ello. Corea del Sur, en cambio, ya ten\u00eda experiencia con el SARS y se ha adaptado r\u00e1pidamente al COVID. Adem\u00e1s, por su cultura, all\u00ed ha sido posible imponer el distanciamiento social de forma estricta. Entender estas diferencias es importante para dise\u00f1ar las pol\u00edticas adecuadas. El Big data es una herramienta fundamental para conseguirlo.<\/p>\n

Pautas de propagaci\u00f3n<\/h2>\n

El Big data tambi\u00e9n permite reducir los problemas a pautas que se pueden explicar a quienes tienen que adoptar decisiones. Es el caso de la propagaci\u00f3n del COVID en una poblaci\u00f3n. Cuando una persona lo contrae es asintom\u00e1tica, pero los dem\u00e1s no lo saben. Ese es un elemento de mucha importancia en la expansi\u00f3n del virus. \u00bfC\u00f3mo frenarla? Se puede hacer limitando el n\u00famero de contagios mediante mascarillas, distanciamiento social, confinamiento. Pero tambi\u00e9n puede hacerse identificando a las personas que portan el virus para que no contagien a otras. El proceso puede acelerarse con pruebas m\u00e9dicas y con el an\u00e1lisis de las relaciones e interacciones de cada persona contagiada.<\/p>\n

\"\"El Big data es la herramienta para llevar a cabo ese an\u00e1lisis. Con ello, se puede detectar a las personas que tiene el virus y confinarlas. Esto es muy importante para frenar la expansi\u00f3n del COVID porque la mayor parte de la gente es asintom\u00e1tica. De hecho, ya se sabe que las personas con m\u00e1s contactos tienden a contagiarse antes. Por eso, las primeras cifras sobrevaloraban los contagios y las muertes. Ahora la propagaci\u00f3n va m\u00e1s despacio porque llega a personas con menos contactos. Este conocimiento puede transformarse en decisiones pol\u00edticas.<\/p>\n

El impacto de las mascarillas<\/h2>\n

Otro ejemplo es el an\u00e1lisis de la utilidad de las mascarillas para frenar la expansi\u00f3n del virus. Supongamos una persona contagiada que est\u00e1 hablando con otra a un metro de distancia. Con el Big data se puede calcular cuantas part\u00edculas va a ingerir esa otra persona y la probabilidad de contagio. Con esa informaci\u00f3n se pueden cuantificar los mecanismos de propagaci\u00f3n y el impacto de usar mascarillas. La soluci\u00f3n es buena porque basta con que, en cada interacci\u00f3n, solo una persona la lleve.<\/p>\n

Acceda a la conf<\/span>e<\/span>rencia<\/span> completa<\/span><\/a><\/p>\n

\u201cLa Fundaci\u00f3n Rafael del Pino no se hace responsable de los comentarios, opiniones o manifestaciones realizados por las personas que participan en sus actividades y que son expresadas como resultado de su derecho inalienable a la libertad de expresi\u00f3n y bajo su entera responsabilidad. Los contenidos incluidos en el presente resumen, realizado para la Fundaci\u00f3n Rafael del Pino por Emilio J. Gonz\u00e1lez, son resultado de los debates mantenidos en el encuentro realizado al efecto en la Fundaci\u00f3n y son responsabilidad de sus autores.\u201d<\/h6>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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