Big Data en tiempos de pandemia

Con un número significativo de casos activos en todo el mundo, el nuevo coronavirus representa un desafío extremo para la salud pública. El estallido de la pandemia ha dado lugar a estrictas restricciones de viaje, lo que dificulta mucho la recopilación de datos para la comunidad de investigación del desarrollo.

Los métodos tradicionales de recopilación de datos que requieren visitas de campo pueden resultar arriesgados en estos tiempos difíciles. En este contexto, si se implementan salvaguardias éticas y de privacidad adecuadas, los macrodatos son relevantes y útiles, ahora más que nunca. Por ejemplo, las coordenadas del sistema de posicionamiento global obtenidas de registros de teléfonos móviles pueden resultar útiles para rastrear los movimientos de las personas. Durante la pandemia, existe un inmenso potencial para utilizar estos datos para predecir puntos críticos y detener la propagación del virus. Otro ejemplo: el análisis de sentimientos aprovechando los datos de las redes sociales podría proporcionar información útil para ayudar a diseñar mensajes de salud apropiados para el público.

Un nuevo mapa sistemático apoyado por CEDIL y desarrollado por 3ie reúne una colección única y completa de estudios que utilizan big data para medir o evaluar los resultados del desarrollo. El mapa cubre evaluaciones de impacto que utilizan big data para evaluar los resultados de desarrollo, revisiones sistemáticas de evaluaciones de impacto de big data y otros estudios de medición que han utilizado big data de manera innovadora para medir y validar cualquier resultado de desarrollo. Este blog es un intento de resaltar el papel que pueden desempeñar los big data en la resolución de problemas de salud pública. Proporcionamos una descripción general de los resultados de nuestro mapa de brechas y luego discutimos el uso potencial de big data en la atención médica.

¿Qué reveló el mapa sobre el Big Data en la atención sanitaria?

De los 437 estudios incluidos en el mapa, 63 examinaron resultados del desarrollo relacionados con la salud. Veintiocho estudios examinaron intervenciones destinadas a reducir la mortalidad y otros 28 evaluaron intervenciones destinadas a poner fin a la epidemia de una enfermedad transmisible. Sin embargo, falta una evaluación del impacto de una epidemia, tanto en unidades pequeñas como los distritos como en unidades grandes como un estado o un país.

Los datos satelitales se utilizaron en 29 estudios y fueron la fuente de datos importantes más utilizada. Por ejemplo, uno de los estudios incluidos examinó la cobertura de vacunación contra los brotes de sarampión en Níger. El estudio fusionó mediciones de distribución de la población obtenidas por satélite con casos de sarampión de alta resolución notificados en el país. Este estudio fue seguido de cerca por el registro detallado de llamadas de teléfonos celulares (CDR), que se utilizó en 27 estudios. Un estudio realizado en Haití tuvo como objetivo evaluar si la CDR podía predecir la evolución espacial temprana de la epidemia de cólera. Además, los resultados de nuestros mapas muestran que la mayor cantidad de estudios de gran tamaño relacionados con brotes se han realizado en África subsahariana, y la menor cantidad en Medio Oriente y África del Norte.

El mapa destaca una importante falta de datos en lo que respecta a estudios relacionados con brotes en contextos frágiles. En cuanto a las lagunas generales de datos sobre otros resultados de salud, rara vez se han estudiado las muertes por accidentes de tránsito, el abuso de sustancias y los servicios de salud sexual y reproductiva.

Grandes datos COVID-19

Dado que el número de casos de coronavirus aumenta exponencialmente, datos importantes pueden ayudar a detectar brotes. Al reunir datos de una variedad de fuentes, podemos utilizar algoritmos para analizar registros médicos y rastrear el historial de contactos de los pacientes para ayudar a identificar patrones de propagación del virus. Estas aplicaciones puede ayudar a delimitar no solo las áreas actuales con un alto número de casos, sino también predecir brotes futuros mediante viajes y rastreo de contactos.

Vale la pena mencionar aquí una técnica de inteligencia artificial llamada procesamiento del lenguaje natural (PNL). Al analizar las interacciones humanas habituales en forma de texto y voz, la PNL puede ayudar a que la comunicación humana sea más significativa. Se puede utilizar para analizar enlaces de redes sociales y boletines informativos en línea, lo que potencialmente puede generar una alarma cuando haya nuevos acontecimientos relacionados con COVID-19 en todo el mundo. La PNL y otras técnicas de big data también se pueden utilizar en la detección de incidentes para que, en el futuro, estas emergencias sanitarias se resuelvan rápidamente.

A pesar de los importantes avances de los últimos años, estas tecnologías siguen siendo nuevas y persisten muchos desafíos de implementación, como la sobrecarga de información y la ambigüedad de los datos.

Australia	COVIDseguro
Israel	Hamagen
Singapur	SeguimientoJuntos
Francia	DetenerCovid
Alemania	Advertencia de corona
India	Aarogya Setu
Irán	Máscara.ir

Muchos países de todo el mundo están intentando aplanar la curva de la pandemia utilizando aplicaciones para teléfonos inteligentes (consulte la tabla que muestra ejemplos de aplicaciones para teléfonos móviles). Estas aplicaciones monitorean los movimientos de las personas para determinar si se encuentran en lugares de alto riesgo o han estado en contacto con personas de alto riesgo.

Sin embargo, el uso cada vez mayor de big data ha planteado preocupaciones éticas y planteado desafíos legales. Estas aplicaciones de telefonía móvil tienen acceso a una cantidad importante de información personal. Las cuestiones éticas incluyen la privacidad, la falta de autonomía personal y la demanda pública de transparencia y equidad al utilizar big data. Por lo tanto, es muy importante considerar e implementar cuidadosamente políticas de privacidad al utilizar big data.

A pesar de las preocupaciones sobre la privacidad, los big data tienen un futuro prometedor en la atención sanitaria. A medida que persisten las restricciones de viaje en muchos países, puede haber cada vez más oportunidades de utilizar grandes cantidades de datos para compensar la falta de recopilación de datos en persona. Sin embargo, para lograrlo, son necesarias inversiones financieras. Si las organizaciones sanitarias quieren utilizar big data, deberán invertir en la tecnología, la infraestructura y la formación del personal necesarias. Necesitarían aplicaciones para teléfonos inteligentes con fuertes protecciones de privacidad y la infraestructura de TI necesaria para trabajar de forma segura con grandes cantidades de datos. Lo más importante es que necesitarán capacitar a su personal en técnicas de análisis de datos. Para explorar el potencial de los big data en la atención sanitaria, se necesita una evaluación más sistemática de las metodologías disponibles por parte de la comunidad investigadora. Dada la actual crisis de salud pública, será útil ver si se pueden utilizar big data para predecir posibles brotes en el futuro.