Combatir el coronavirus con Big Data
Ahora mismo, durante la pandemia mundial, la terrible elección parece ser entre salvar vidas o salvar los medios de subsistencia. Los autores —uno especialista en robótica e investigador de la IA, otro investigador de salud pública y médico— creen que es imperativo realizar una inversión masiva en datos, análisis y potencia de cálculo para combatir el virus.
Su solicitud de un plan comienza con el despliegue rápido de la infraestructura de pruebas y los suministros para los trabajadores de primera línea. Esto le da tiempo para empezar a implementar soluciones tecnológicas. Esas soluciones tecnológicas incluyen un análisis de contacto inteligente y respetuoso con la privacidad a través de los datos de los pacientes positivos. El análisis de estos datos ayuda a determinar los puntos críticos y, lo que es más importante, los puntos interesantes en los que el análisis de riesgos sugiere que la gente puede empezar a reunirse de nuevo.
Este análisis de riesgos puede funcionar en gran medida como lo hacen las advertencias de tormenta. Sin embargo, iniciar y detener la actividad empresarial y social en función de las previsiones será un nuevo desafío que hay que abordar. Los análisis que normalmente se utilizan para pronosticar la demanda, los costes y otros factores se pueden volver a implementar para ayudar a mitigar este desafío. La potencia analítica y computacional también se puede aplicar para ayudar a los recursos humanos a sopesar de manera más eficaz los riesgos de la colaboración física.
Los nuevos datos también pueden cambiar algunas expectativas sobre la necesidad de trabajar de forma inmediata. En algunos casos, el trabajo remoto puede ser posible y deseable. En la fabricación, la colaboración de robots inteligentes y colaborativos y humanos también podría mitigar el riesgo. El enorme esfuerzo por utilizar la computación para combatir el virus presenta la oportunidad de rediseñar fundamentalmente la forma en que se prestan los servicios esenciales y preservar las funciones de la sociedad en las crisis. Es hora de desplegar esos recursos informáticos.
••• Una de nosotras (Julie) es investigadora de IA y robótica en el MIT. El otro (Neel) es médico en un hospital importante e investigador de salud pública en Harvard. Nuestras conversaciones a la hora de cenar suelen centrarse en el futuro. Últimamente, como era de esperar, se han vuelto silenciosos y sombríos. En medio de la pérdida diaria de noticias, los responsables políticos parecen enfrentarse a una elección imposible entre salvar vidas o salvar los medios de subsistencia. Un estudio detallado de los cuentos con moraleja y los ejemplos esperanzadores de todo el mundo deja en claro que el distanciamiento social, el refugio en un lugar y otros esfuerzos de mitigación son fundamentales para mitigar el impacto de la pandemia, a pesar de los estragos que causan en las rutinas diarias y los mercados. Sin embargo, sabemos que cuanto antes podamos volver a congregarnos de forma segura, mejor. ¿Cómo podemos llegar allí? Creemos que la respuesta está en la computación. Tenemos que invertir tantos datos y potencia de cálculo en el problema como podamos, y ahora. He aquí un escenario esperanzador que hemos discutido y que creemos que podría, con un esfuerzo concentrado, estar operativo en verano. El primer paso es poner en orden lo básico. Corea del Sur produce 100 000 kits de prueba al día y, hasta la fecha, ha realizado más de 300 000 pruebas. Eso equivale a más de[40 veces la tasa per cápita](https://www.nytimes.com/2020/03/23/world/asia/coronavirus-south-korea-flatten-curve.html) de las pruebas en los Estados Unidos. Necesitamos capacidades de prueba rápidas y disponibles. De hecho, los necesitábamos hace unas semanas; ahora debemos hacer todo lo posible para aumentarlos lo antes posible. También necesitamos suministros adecuados de equipo de protección personal para los trabajadores de la salud y otras personas en primera línea, junto con ventiladores y otros tratamientos que salven vidas. Poner esas cosas en marcha, en combinación con las medidas de mitigación que se están implementando actualmente, incluido el bloqueo de estados enteros, nos permitirá disponer de un tiempo crítico para desplegar datos y ordenadores contra el virus. El siguiente paso es desarrollar capacidades de prevención inteligentes, en lugar de requerir aislamiento y paradas generales. Nuestro plazo es corto, medido en meses, para evitar lo que Bill Gates ha descrito como un potencial[una pandemia que ocurre una vez en un siglo](https://www.nejm.org/doi/full/10.1056/NEJMp2003762) como la gripe española de 1918, que mató al menos a 50 millones de personas en todo el mundo. Tenemos muchas ventajas tecnológicas sobre los que luchaban contra la pandemia de hace un siglo. En muchos sentidos, este es nuestro desafío de Big Data y análisis más importante hasta ahora. Con voluntad e innovación, podríamos pronosticar rápidamente la propagación del virus no solo a nivel de la población sino también, y necesariamente, a nivel de vecindario hiperlocal. En el MIT, se están realizando esfuerzos para utilizar las existentes[tecnologías móviles](http://safepaths.mit.edu/) para desarrollar rápidamente un rastreo de contactos que cambie las reglas del juego y preserve la privacidad. Cuando una persona dé positivo en la prueba de COVID-19, los proveedores de atención médica podían descargar los nombres de las personas que estuvieron cerca de la persona infectada durante el período correspondiente sin tener acceso a sus idas y venidas. Con esa información de anclaje, los informáticos podrían integrar datos de una amplia gama de fuentes, entre las que se podría incluir la cantidad de virus en[aguas residuales](https://medium.com/@biobotanalytics/testing-for-covid-19-beyond-the-clinic-using-wastewater-epidemiology-to-proactively-detect-ede0cbf81e49) — para pronosticar con precisión los riesgos de infección a nivel comunitario. Esos datos permitirían realizar evaluaciones de riesgos más dinámicas, lo suficientemente precisas y actualizadas como para que pudiéramos decidir no si las escuelas y los lugares de trabajo deben estar abiertos, sino cuáles deben estar abiertos y durante cuánto tiempo. Los controladores de tráfico aéreo utilizan la informática para coordinar el uso del espacio aéreo ante la incertidumbre de los patrones meteorológicos. Un día de alto riesgo viral en un lugar específico podría ser el equivalente de una epidemia a una advertencia de tormenta. Estas estrategias de aislamiento específicas permitirían que muchos más colegios y negocios permanecieran abiertos, lo cual estaría bien. También crearía desafíos. Iniciar y detener las operaciones en función del riesgo actual no es trivial; puede causar estragos en las cadenas de suministro y las rutinas diarias. La tecnología informática podría hacer que el proceso sea menos disruptivo y ayudar a garantizar que satisfacemos las necesidades de aprovisionamiento y preservamos la continuidad de la fuerza laboral. Las empresas de logística y transporte, como FedEx, utilizan colaboraciones de inteligencia artificial y humana para planificar sus cadenas de suministro en función de factores como la demanda prevista y los costes de transporte; se podrían implementar colaboraciones similares para mejorar la flexibilidad de nuestros lugares de trabajo y centros educativos. Adaptar esas medidas para luchar contra la pandemia podría enseñarnos que la presencia física no siempre es tan necesaria como pensábamos. Puede que el trabajo remoto simplemente pase a formar parte de nuestra forma de pensar sobre el trabajo. También en este caso, la informática podría permitirnos sopesar con precisión los riesgos y beneficios de que las personas trabajen juntas. Por mucho que las franquicias deportivas hayan utilizado análisis avanzados para elaborar sus listas, las empresas y otras organizaciones podrían desarrollar métricas para formar equipos de personas de forma basada en los riesgos. Las nuevas tecnologías de interfaz humano-robot, que permiten a los usuarios comunicarse con los robots que almacenan suministros, limpian o ensamblan equipos, permiten a las personas colaborar eficazmente con las máquinas como si trabajaran con socios humanos. La creciente disponibilidad de herramientas inteligentes de colaboración virtual y robots colaborativos inteligentes en[industrial](https://www.pbs.org/newshour/show/the-robots-are-coming-will-they-work-with-us) los espacios cambiarán las reglas del juego para el trabajo remoto. En medio de una pandemia sin precedentes y ante un futuro incierto, todos nos estamos adaptando a los cambios rápidos y drásticos de nuestra vida diaria. Como indican la caída de los mercados, el ritmo del cambio está poniendo a prueba las operaciones y la infraestructura que mantienen unida a la sociedad. Por difícil que sea, los innovadores debemos alejarnos de los detalles operativos de la gestión de estas dificultades y mirar inquebrantablemente hacia el futuro. No solo tenemos que suavizar el golpe de la reducción de los plazos y el incumplimiento de los presupuestos, sino también rediseñar fundamentalmente la forma en que se prestan los servicios esenciales y preservar las funciones de la sociedad. Tenemos a la gente. Tenemos los datos. Tenemos la fuerza computacional. Tenemos que desplegarlos ahora.
