Cómo Big Data, IA y Sensores Avanzados Están Cambiando el Rumbo Contra el COVID-19

Gobiernos, profesionales de la salud e industrias que enfrentan la crisis del COVID-19 están recurriendo ahora a tres poderosos aliados: analítica de datos a gran escala, inteligencia artificial y una red de sensores térmicos. Estas tecnologías están ayudando a reducir el peaje de salud pública y estabilizar la economía global.

El COVID-19 pertenece a la misma familia viral que causó SARS y el resfriado común. Como patógeno nuevo, pilló al mundo desprevenido, y las pruebas tempranas fueron irregulares, dejando a las poblaciones sin conocimiento de conteos de casos locales e inseguras sobre cómo responder. En semanas, expertos en IA y ciencia de datos identificaron una clara oportunidad: aprovechar herramientas computacionales para apoyar epidemiólogos y equipos de gestión de crisis.

La ciencia de datos ha sustentado durante mucho tiempo intervenciones de salud pública. La primera respuesta a brote basada en datos registrada data de 1852, cuando John Snow mapeó muertes por cólera en Londres y señaló la fuente de agua contaminada. Los algoritmos modernos extienden ese legado, ofreciendo insights en tiempo real sobre propagación del virus y medidas de control.

Evaluemos los Datos

Modelos matemáticos, como el clásico marco SIR, estiman cuántas personas serán susceptibles (S), infectadas (I) o recuperadas (R) con el tiempo. El modelo Kermack-McKendrick, una variante fundacional, se aplicó recientemente en un estudio de marzo 2020 sobre el brote en Italia por Ettore Mariotti. El contexto COVID-19 requiere un modelo SEIR expandido que añade un compartimento "Expuestos" (E) para contabilizar individuos pre-sintomáticos pero infecciosos. El diagrama abajo ilustra esta estructura.

Estos modelos capturan dos dinámicas críticas: las características biológicas del virus y los patrones de interacción humana. De ellos emerge el número de reproducción, R₀, que estima cuántas infecciones secundarias generará un solo caso en una población totalmente susceptible.

Por ejemplo, con R₀ = 2, una persona infectada propagaría el virus a dos otras, que a su vez infectarían a dos más, y así sucesivamente —ilustrando la naturaleza multiplicativa de la transmisión. R₀ puede visualizarse en tres escenarios: (1) <1 → la enfermedad se extingue; (2) = 1 → estado estacionario; (3) >1 → crecimiento epidémico (ver Figura 2).

Confinamientos, cierres escolares y restricciones en locales públicos reducen contacto social y así bajan R₀. Lograr R₀ < 1 es esencial; de lo contrario, la enfermedad continúa propagándose. Mientras R₀ es una métrica promedio —la gripe tiene R₀ alrededor de 1.3— puede sesgarse por super-propagadores, que infectan un número inusualmente grande de contactos. Identificar y aislar a estos individuos es estrategia clave para frenar brotes.

Porque R₀ es dinámico, las autoridades confían en modelos impulsados por IA que incorporan datos GPS de dispositivos móviles para predecir focos y priorizar intervenciones.

Big Data, IA y Sensores

Los datos clínicos durante una epidemia pueden ser ruidosos, con falsos positivos e informes inconsistentes. Analítica de big data y algoritmos de machine learning pueden limpiar datasets, forzar cumplimiento de cuarentena y acelerar descubrimiento de fármacos.

La respuesta de Asia muestra una gama de herramientas digitales. Drones equipados con escáneres de alta resolución monitorizan cumplimiento de cuarentena y escanean temperaturas corporales. China y Taiwán emplean cámaras inteligentes que detectan fiebres incluso cuando individuos llevan mascarillas.

SenseTime de Hong Kong ha desplegado una plataforma de detección de temperatura sin contacto en hubs de tránsito y edificios públicos de Beijing, Shanghai y Shenzhen. El sistema puede leer firmas de calor facial a través de capas de mascarilla.

El sistema de diagnóstico IA de Alibaba analiza tomografías de tórax con hasta 96% precisión, permitiendo identificación rápida de casos COVID-19. Mientras tanto, Graphen, en asociación con Columbia University, usa su plataforma Ardi AI para mapear variaciones del genoma viral, proporcionando a investigadores una herramienta visual para rastrear patrones de mutación y datos epidemiológicos.

Big data también sustenta vigilancia mejorada. Cuatro metodologías analíticas —descriptiva, predictiva, prescriptiva y automatizada— guían la toma de decisiones desde entender tendencias pasadas hasta ejecutar respuestas autónomas.

• Análisis descriptivo: resume rendimiento actual e histórico mediante dashboards visuales.
• Análisis predictivo: emplea regresión y modelos de forecasting para anticipar resultados futuros.
• Análisis prescriptivo: identifica estrategias óptimas basadas en insights predictivos.
• Análisis automatizado: dispara acciones autónomas en tiempo real, siguiendo resultados analíticos.

El Alipay Health Code de Alibaba aprovecha datos de salud de China para controlar acceso a espacios públicos, asignando permisos codificados por color basados en perfiles de riesgo.

BlueDot, startup de IA de Toronto, desarrolló un sistema de alerta temprana que marcó la amenaza del coronavirus 2019 antes del reconocimiento oficial. Su plataforma, construida sobre procesamiento de lenguaje natural, escanea continuamente feeds de noticias globales para predecir propagación de enfermedades.

Insilico Medicine en Maryland aplica deep learning para acelerar descubrimiento de fármacos. Su IA ha cribado millones de moléculas por potencial antiviral y está curando una base de datos de desarrollo de vacunas.

Estudiando el Impacto Económico

Más allá de efectos en salud, el COVID-19 ha interrumpido severamente economías globales. Imágenes satelitales e IA permiten evaluación rápida de actividad industrial. Investigadores de WeBank, por ejemplo, rastrearon acerías de China: producción cayó al 29% de capacidad el 29 ene 2020, pero rebotó al 76% para el 9 feb (Figura 3).

Otros sectores se monitorizaron contando vehículos en grandes parkings, revelando que producción de Tesla en Shanghai se había recuperado totalmente para el 10 feb, mientras atracciones turísticas como Shanghai Disneyland permanecían cerradas.

Datos GPS satelitales también cuantificaron patrones de desplazamiento, comparando tráfico de Año Nuevo Chino 2019 y 2020. Mientras 2019 vio retorno a volúmenes pre-vacaciones, el tráfico 2020 no rebotó, indicando disrupciones persistentes.

Para el 10 marzo 2020, 75% de la fuerza laboral había reanudado trabajo, y proyecciones sugerían que la mayoría de empleados chinos —excluyendo Wuhan— regresarían para finales de marzo.

Estos casos ilustran el papel decisivo de IA y big data durante una crisis de salud pública y apuntan a su potencial como herramientas estándar para resiliencia futura.

Referencia

1 Mariotti, E. (2020, March 6). Modelling the Covid-19 Outbreak in Italy.

>> Este artículo se publicó originalmente en nuestro sitio hermano, EE Times Europe.