• 04/07/2021 16:35

Big Data en tiempos de pandemia (COVID-19)

“A pesar de los desafíos de privacidad, la Big Data sigue teniendo un futuro prometedor en el sector de la salud”

El brote de la enfermedad del coronavirus de 2019 (COVID-19) ha afectado a millones de personas y ha cobrado miles de vidas a nivel mundial. En estos tiempos de

adversidad y con el aumento exponencial del número de casos por COVID-19, la Big

Data y las tecnologías avanzadas han sido unos de los pocos medios efectivos para

combatir la gripe de rápida diseminación. Hoy día, muchos países están empleando la

Big Data, Machine Learning y otras herramientas digitales para rastrear y controlar esta

pandemia. Además, el análisis de Big Data ayudó a impulsar los estudios genómicos

comparativos de las cepas del coronavirus de tipo 2, causante del síndrome respiratorio

agudo severo (SARS-CoV-2), que han abierto la puerta a la información sobre mutaciones, virulencia, selección evolutiva y más, permitiendo a las industrias

farmacéuticas y sanitarias mejorar sus diagnósticos, ayudar al descubrimiento de

fármacos y desarrollar estrategias de medicina personalizadas.

Las mutaciones recurrentes y la diversidad genética identificadas en las cepas de SARS-

CoV-2 proporcionan la base que facilita el desarrollo de herramientas de diagnóstico

específicas por cada región, lo que reduce las posibilidades de fallas en las pruebas en el

campo. Se ha logrado desarrollar una variedad de “software” y aplicaciones para

rastrear y predecir la infección. De manera similar, se han lanzado aplicaciones móviles

para el diagnóstico preliminar de la COVID-19 y el diagnóstico avanzado se logra

mediante el procesamiento de imágenes médicas asistido por tecnologías de Inteligencia Artificial. Por lo tanto, el uso de Big Data ha acelerado los procesos de seguimiento, predicción, diagnóstico y pronóstico, facilitando a los trabajadores de la salud, científicos y epidemiólogos tomar decisiones más informadas en la lucha contra el

SARS-CoV-2.

Al reunir datos de una variedad de fuentes, se utilizan algoritmos para analizar

diferentes registros médicos para que así se logre rastrear el historial de contactos de los pacientes, que ayuda a identificar patrones de propagación del virus. Este tipo de

aplicaciones puede ser capaz de marcar no solo las zonas actuales con gran número de

casos, sino también ayudar a predecir brotes futuros con la ayuda de rastreo de

movimientos y contactos. Un ejemplo de uso sería por medio de una técnica de

Inteligencia Artificial llamada “Procesamiento del Lenguaje Natural” (PNL), este

analiza las interacciones humanas regulares en forma de texto y habla. Se puede usar

para escanear enlaces de redes sociales e informes de noticias en línea, y potencialmente dar una alarma cuando hay nuevos desarrollos relacionados con la COVID-19. 

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 sean abordadas con prontitud.

Muchos países están tratando de reducir la curva de la pandemia por medio de este tipo

de aplicaciones, monitoreando el movimiento de las personas para rastrear si se

encuentran en lugares de alto riesgo o si han estado en contacto con personas de alto

riesgo. Sin embargo, el creciente uso de la Big Data ha planteado preocupaciones éticas

y desafíos legales, debido a que estas aplicaciones tienen acceso a cantidad significativa

de información personal. Los problemas éticos incluyen la privacidad comprometida,

falta de autonomía personal y la demanda pública de transparencia y equidad al emplear Big Data. Por lo tanto, es muy importante considerar e implementar las políticas de privacidad de datos al utilizar Big Data.

A pesar de los desafíos de privacidad, la Big Data sigue teniendo un futuro prometedor

en el sector de la salud. Por las restricciones de movilidad, que aún persisten en algunos

países, es posible que haya más y más oportunidades de utilizar la Big Data para

compensar la falta de recopilación de datos en persona.

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