¿Son eficaces los grandes datos en respuesta al brote de Coronavirus?

¿Son eficaces los grandes datos en respuesta al brote de Coronavirus?

A nivel mundial, el brote de coronavirus ha afectado a millones de vidas con miles de muertes en todo el mundo. Y la creciente amenaza de este virus continúa aumentando a medida que cada día aparecen nuevos casos. Sin embargo, los países afectados por el coronavirus están tomando medidas importantes para hacerle frente mediante la IA y grandes tecnologías de datos. Según la Organización Mundial de la Salud (OMS), la IA y los grandes datos desempeñaron un papel importante en la respuesta de China a COVID-19, el nuevo nombre del coronavirus.

Taiwán está usando grandes datos para contener la propagación del coronavirus. Debido a su proximidad a China, Taiwán podría haber sido golpeado duramente por el Covid-19. Se dice que más de 400.000 de sus ciudadanos trabajan en la China continental. Sin embargo, el uso del país de grandes análisis de datos y el seguimiento de teléfonos celulares ayudó a los funcionarios a controlar la propagación del virus, según la Revista de la Asociación Médica Americana (JAMA).

Shangai también está aprovechando grandes datos para minimizar el riesgo de que el coronavirus se extienda. Según se informa, los trabajadores de Shanghai informan de su temperatura, historial de viajes y otra información, que luego se envía a una gran plataforma de datos que las autoridades utilizan para gestionar la prevención de la epidemia.

En una declaración, el Director del Departamento de Datos de la Oficina de Seguridad Pública Municipal de Shangai, Shen Yuxin, dijo: «Podemos ver claramente la afluencia y el movimiento de personal y saber dónde se alojan en la ciudad, especialmente los que vienen de los epicentros. Así, podemos tomar medidas en algunos distritos y comunidades objetivo para evitar que el virus se propague». La plataforma de datos interdepartamental de Shangai integra la información recogida de la policía, las autoridades sanitarias y otros departamentos gubernamentales. Esto se utilizará para alertar a los trabajadores de la comunidad local para que tomen medidas si algo lo justifica.

Identificando los primeros signos de brote de virus con grandes datos

En 2014, los Centros para el Control de Enfermedades (CDC) predijeron hasta 1,4 millones de casos infectados por el brote del Ébola. Entonces, se dijo que ¿qué podrían hacer los grandes datos para ayudar a identificar los primeros signos de futuros brotes? En esa ocasión, el servicio HealthMap de Harvard apareció en los titulares para monitorear las menciones tempranas del brote de Ébola nueve días antes de que la OMS anunciara oficialmente la epidemia y emitiera su primera alerta.

Los informes sugieren que la alerta temprana del HealthMap vino de usar la potencia de computación masiva para cribar los indicadores tempranos de millones de publicaciones de medios sociales y otras plataformas de medios. Pero un artículo publicado en FP, «Why Big Data Missed the Early Warning Signs of Ebola», mencionó que para cuando HealthMap supervisó su primer informe, el gobierno guineano ya había anunciado el brote y notificado a la OMS.

Ahora, en el caso de un brote de coronavirus, el 30 de diciembre de 2019, una empresa de arranque BlueDot con sede en Toronto que utiliza una plataforma construida en torno a la IA, el aprendizaje por máquina y grandes datos para rastrear y prever el brote y la propagación de enfermedades infecciosas, alertó a sus clientes del sector privado y del gobierno sobre un grupo de casos inusuales de neumonía que se estaban produciendo en torno a un mercado en Wuhan, China.

En este caso, algunos informes anteriores afirmaban que había 27 casos de neumonía asociados a un mercado que tenía mariscos y animales vivos en Wuhan. Y las ciudades que BlueDot identificó eran correctas y estaban altamente conectadas a Wuhan usando cosas como datos de boletos de avión globales para ayudar a anticipar a dónde podrían estar viajando los infectados. Los destinos internacionales que BlueDot anticipó que tendrían el mayor volumen de viajeros de Wuhan fueron: Bangkok, Hong Kong, Tokio, Taipei, Phuket, Seúl y Singapur, según un artículo. Al final, 11 de las ciudades que encabezaban su lista fueron los primeros lugares en ver los casos de COVID-19.

Pero mirando el gráfico de la tasa de infección, las 11 ciudades del Punto Azul que figuran en la lista están casi planas en el fondo, y países como Corea del Sur, Francia, Alemania y los EE.UU. están subiendo. Hay muchos casos en Corea del Sur pero el autor pregunta por qué Japón, Taiwán, Singapur, Tailandia o Hong Kong no lo han hecho? y dice que todos ellos fueron afectados por el SARS en 2003, y todos ellos aprendieron de él.

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