La ciencia de datos impulsa la respuesta al COVID-19: Insights y estrategias

A pesar de los esfuerzos continuos para mejorar los sistemas de salud en todo el mundo, las epidemias emergentes siguen siendo una gran preocupación de salud pública. La respuesta efectiva a tales brotes depende de una intervención oportuna, idealmente informada por todas las fuentes de datos disponibles.

La creciente complejidad de los datos de brotes ha llevado al auge de la analítica de brotes — una ciencia de datos diseñada para informar la respuesta a brotes.

¿Cómo funciona? Hay cuatro objetivos principales:

• Recopilar datos multi-fuente. Aquí, es importante recordar que la recopilación de datos no es simplemente elegir algunos datos estructurados de documentos clínicos. También están involucradas fuentes de datos en bruto. Por tanto, la analítica de datos de brotes requiere eliminación de ruido, limpieza de datos y normalización para permitir que los datos generen insights accionables.
• Proporcionar conciencia situacional. En la pandemia, los tiempos de incertidumbre, es crítico saber cuándo el riesgo es manejable y cuándo es más probable que se vuelva peligroso. La conciencia situacional monitorizada a través de fuentes públicas diversas ayuda a mitigar y controlar este riesgo.
• Dar forma a una respuesta efectiva. En este punto, la visualización de datos interviene. Presenta los resultados analíticos en una forma clara y fácil de usar (a través de dashboards, gráficos, etc.), ayudando a los tomadores de decisiones a diseñar medidas de respuesta efectivas sin demoras.
• Formación y desarrollo de capacidades. Una vez resuelta una crisis, los tomadores de decisiones miran hacia atrás a la situación para analizar los escenarios de respuesta aceptados y seleccionar estrategias exitosas. Luego hacen enmiendas relevantes a la formación profesional y planes de emergencia sanitaria para estar mejor preparados para enfrentar otra crisis de salud.

La pandemia de COVID-19 no es la única en el siglo XXI o incluso en la última década. No hace mucho, Ébola y Zika causaron estragos en África Occidental y las Américas. La respuesta rápida y su adaptabilidad, mecanismos de vigilancia y estrategias de gestión fueron lo que ayudó a investigadores y clínicos en aquel entonces. ¿Pero son suficientes ahora? Realmente no.

Dado el alcance global de la pandemia, una respuesta efectiva es difícil de diseñar sin la extensa cooperación de las partes clave, y no se trata solo de investigación transversal dentro de la analítica de brotes. Con el virus atormentando a más de 200 países, una estrategia de respuesta adecuada debería basarse en mejores prácticas de cada región.

Afortunadamente, investigadores clínicos y profesionales médicos de todo el mundo han unido sus esfuerzos en la lucha contra el virus. Buscando las mejores estrategias de resolución de crisis, han desarrollado una elaborada cultura de intercambio de datos. Ahora abren sus desarrollos y constantemente trabajan en mejorarlos. Gracias a este enfoque, vimos proyectos de diagnóstico únicos, como DarwinAI (Canadá). Con esta herramienta de visión por computadora en su lugar, es posible diagnosticar COVID-19 solo mediante radiografías de tórax. Antes, el único método de diagnóstico médico por imagen de COVID-19 era la tomografía computarizada (TC).

El enfoque cooperativo incluye la analítica de brotes también, lo que ha impulsado analítica en tiempo real y de prevención. Estos dos tipos de analítica están en el núcleo de contener la diseminación del virus.

Datos en tiempo real

En una situación crítica, este tipo de analítica impulsa la toma de decisiones rápida basada en datos y adapta el proceso a cada situación por separado. Tal analítica es de especial importancia para profesionales médicos locales que están en la primera línea de la lucha contra el virus.

Las herramientas de analítica en tiempo real locales se desarrollan con respecto a las necesidades de actores clave. Por ejemplo, Kinetica y Disaster Tech desplegaron una plataforma analítica dinámica impulsada por IA para asistir a los respondedores de crisis de EE. UU. a rastrear datos relacionados con coronavirus sobre la marcha. La solución permite a los servicios de emergencia visualizar datos estadísticos en vivo sobre disponibilidad de equipos de protección personal (EPP), capacidad hospitalaria, número de kits de prueba, disponibilidad de equipamiento, y más para elegir la ubicación más adecuada para un paciente y ahorrar tiempo.

La analítica en tiempo real no se limita a resolver tareas operativas localmente. Our World in Data, un proyecto basado en Oxford diseñado para abordar problemas globales, desplegó una publicación masiva dedicada a estadísticas de COVID-19 en todo el mundo para impulsar analítica continua en tiempo real. La fuente proporciona acceso a una gran cantidad de datos relacionados con coronavirus, desde nuevos casos y tasa de mortalidad hasta respuesta de política para cada país que vive la crisis del coronavirus. Todos los gráficos, informes y otras visualizaciones de datos interactivas se actualizan diariamente y están disponibles para descarga.

Analítica para la prevención

La analítica en tiempo real ayudó al gobierno de Corea del Sur a impulsar el diseño de estrategia de prevención y vigilancia de pacientes Covid-positivos. Usa los datos de soluciones IoT e IA subyacentes a las redes de ciudades inteligentes en vivo y la información personal proporcionada por pacientes confirmados. Esto permite a los investigadores rastrear los movimientos de los pacientes, identificar sus contactos y predecir la escala potencial del brote en una región dada con la ayuda de analítica de big data. Los datos también se usan para redactar medidas preventivas e instrucciones.

Taiwán logró aprovechar la analítica en tiempo real para prevención oportuna también. Justo antes de la celebración del Año Nuevo Lunar que marca la temporada de vacaciones asiática, el país integró la base de datos nacional de seguro de salud con las de inmigración y aduanas. Cuando viajeros infectados empezaron a llegar, una solución de analítica de big data peinó las bases de datos integradas y estableció la conexión entre los historiales de viaje de los visitantes y los síntomas que experimentaron. La solución envió alertas en tiempo real durante una visita hospitalaria para asistir con la identificación de casos. También permitió la clasificación de viajeros por riesgos de infección basándose en el origen del vuelo e historial de viaje en los últimos 14 días.

En una situación de incertidumbre y agitación como la presente pandemia, los datos perspicaces son el rey. Y son las soluciones analíticas relevantes las que pueden aprovecharla y aprovechar medidas adecuadas de respuesta y prevención sin demoras. En este respecto, la analítica de brotes funciona bien.

Al mismo tiempo, la propagación global del virus trae otro aspecto al centro de atención — la cooperación internacional. Para desarrollar estrategias de gestión efectivas, los interesados clave y tomadores de decisiones de todo el mundo deberían revisar y mejorar las soluciones desarrolladas y pulir las medidas de respuesta basándose en datos en tiempo real. Así, unir esfuerzos en todos los campos, desde analítica hasta diagnósticos y tratamiento, es la única forma de detener la pandemia y estar mejor preparados para cualquier otra emergencia de salud.

Yaroslav Kuflinski es observador de inteligencia artificial/aprendizaje automático con Iflexion.