• 27/04/2020

Los aspectos más cotidianos de nuestras vidas se ven afectados por el big data. Hasta unos meses antes de la pandemia provocada por el virus COVID-19, el uso de big data era ‘la vedette’ en ámbitos empresariales, de ocio y entretenimiento. Mientras que en los últimos meses, el uso de datos y de IA impregnó los ámbitos gubernamentales, académicos y de salud pública.

Sólo a los fines de mencionar los usos más comunes de procesamiento de datos  encontramos:

Antes del COVID-19 (A.D.C)

• Entender y optimizar los procesos de negocio
• Cuantificar y optimizar rendimiento personal
• Mejorar el rendimiento deportivo
• Optimizar el rendimiento de máquinas y dispositivos

Después del COVID-19 (D.D.C):

• Mejorar la ciencia y la investigación
  
• Mejorar la salud pública
• Mejorar y optimizar las ciudades
• Investigación para tomar políticas públicas

Nos centramos en el D.D.C., en un mundo más  hiperconectado que nunca, los datos para el análisis sobran y las fuentes confiables (y no tanto) son diversas, como la propia OMS, el European Centre for Disease Prevention and Control y los publicados por el Ministerio de Salud de la Nación. Aunque un tema fundamental, es tener en cuenta cómo se usan esos datos. 

¿Qué hay sobre combatir el COVID-19 con data?

Ejemplos de uso como este, se extendieron no sólo de uso informativo, sino también preventivos, con numerosas aplicaciones (oficiales y no oficiales). Se proponen plataformas que podrían:

• Predecir el riesgo de un individuo a contagiarse con solo compartir la geolocalización; 
• Algoritmos que prometen diagnosticar coronavirus a partir de imágenes de tomografías o rayos x; 
• Sistema de diagnóstico a partir de la voz;
• Predicciones sobre futuros números de casos positivos, fallecidos, recuperados; 
• Iniciativas que pretenden resolver el problema de subdiagnóstico; etc. 

¿Es realmente el Big Data la luz al final del túnel?

El Big Data y la IA son herramientas poderosas en la lucha contra el Covid-19, y si bien es cierto que ha tenido un destacado desarrollo en años recientes, es importante  remarcar que la tremenda utilidad en usos tradicionales, están basadas en la disponibilidad de grandes cantidades de datos y años de desarrollo, entrenamiento y perfeccionamiento. ¿Qué significa esto? Nosotros lo resumimos de la siguiente forma: 

• Se requiere acceso a datos confiables, revisiones y pruebas para evitar sesgos.
• Se necesita de homologaciones y aprobación por los organismos de control sanitario que aseguren su idoneidad y fiabilidad. 
• Se debe hacer uso de manera crítica. De no ser así, se podría incurrir en conclusiones falaces, y toma de decisiones erróneas.