Tecnología en tiempos de pandemia

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Tecnología en tiempos de pandemia

Javier Napolitano | may 14, 2020

Saber reaccionar con celeridad y acierto ante situaciones críticas puede significar la diferencia entre el éxito y el fracaso, como se ha puesto de manifiesto últimamente, donde las acciones diseñadas y el tiempo de implementación de estas marcan la diferencia.

Es en nuestra era, situada bajo el influjo de la cuarta revolución industrial, donde generamos información vayamos donde vayamos, dado que gran parte del entorno con el que interactuamos es digital. Es de imaginar que la evolución de muchos de los sistemas y procesos que nos rodean apunten hacia la digitalización. Sin embargo, surge la duda de cómo este entorno nos puede ayudar a combatir enfermedades.

Con todos los datos que se van generando, recopilando y estructurando en este mundo hiperconectado, surgen necesariamente nuevas disciplinas clave, como Big Data, el análisis de datos o el resurgimiento de las técnicas como Machine Learning. Evidentemente, todos estos campos de actualidad también se ven intensamente afectados por la seguridad, la privacidad y la ética que se pretenda dar a los datos generados por todos nosotros.

Todo esto nos lleva a la emergencia sanitaria que estamos experimentando actualmente, con un escenario de cambio e incertidumbre que muchos países no han podido prever. Dado este contexto, se han ido aplicando diversas medidas para poder afrontar la situación actual con desigual éxito, dependiente de cada una de las administraciones locales, nacionales e internacionales. Entre ellas, hemos experimentado desde la clausura de establecimientos de cara al público, hasta el cierre de fronteras para garantizar la contención de la población y de la epidemia debido a la restricción de la movilidad de forma severa. Esto se traduce en un impacto de consecuencias devastadoras e indeterminadas tanto para la salud de la población como para la economía, al no estar dirigidas a medidas de prevención sino de reacción.

Frente a este enfoque reactivo, en Corea del Sur, tras haber pasado la epidemia del virus SARS en 2002 dejando atrás múltiples casos, han implementado una solución basada en una aplicación móvil que permite un modelo de relación preventivo. Ésta permite a los usuarios contrastar con los médicos sus síntomas y poder además tener un rastreo de las personas contagiadas o potencialmente contagiadas por haber estado expuestas indirectamente. A través de este mecanismo, se ha conseguido evitar la saturación del sistema sanitario, consiguiendo consejos e información de médicos y personal sanitario en solo media hora de forma virtual.

El uso de estas y otras herramientas contribuye al seguimiento de los casos, de tal modo que pueden identificarse posibles puntos de contagio, mejorando así las medidas de contención y actuación. Pero estas aplicaciones de las que tanto se ha hablado, han estado  complementadas por un gran equipo de personas del que nada se ha hablado, dedicadas al análisis de datos que refuerzan las opciones que dan las aplicaciones de control. Se ha tratado por tanto de una combinación humano-máquina, en lo que podríamos llamar una simbiosis que ha dado como resultado una inteligencia aumentada.

Una de estas aplicaciones, “corona 100m” tiene como objetivo realizar un seguimiento de las personas que han dado positivo en las pruebas virales, y advierte igualmente a posibles grupos de contagio que dispongan de la aplicación. El funcionamiento de la aplicación mezcla el uso del GPS existente en los dispositivos móviles, que ofrece una precisión aceptable con margen de una decena de metros, con la tecnología de comunicación de los móviles de las redes 3G y 4G.

Con esto se puede mantener un seguimiento bastante preciso de los individuos, a través de una triangulación en las celdas de cobertura de las antenas de telefonía móvil, reforzando estos datos con el GPS del móvil.

Una de las razones principales por las cuales no se utiliza la nueva banda de 5G es debido a su alcance. A pesar de que el alcance de la banda de frecuencias de 5G es mucho más alto y confiere mayor velocidad, la atenuación de esta banda es mucho mayor que en los estándares previos de 3G y 4G, dificultando el seguimiento.

Otra de las razones de no hacer uso de 5G es su grado de madurez, ya que es una tecnología que todavía está en periodo de crecimiento y no todos los dispositivos móviles pueden hacer uso de ella.

Otras tecnologías utilizadas para la detección de proximidad en entornos de interiores son el Bluetooth y los Ultrasonidos. En estos espacios, donde pueden fallar las tecnologías de telefonía y GPS debido a la falta de precisión para la detección cercana, se utilizan éstas otras para afinar la precisión con un margen de pocos metros, estableciendo para ello un modelo de base de datos orientada a grafos en el que se especifican las relaciones de los posibles contactos que ha tenido una persona infectada en su día a día.

A estas aplicaciones también se suma el despliegue de múltiples puestos de control. Estos realizan pruebas rápidas y masivas a la población. Con esta medida, se asegura un control mucho más riguroso del estado de salud general y unos datos lo más acertados posibles, consiguiendo así minimizar los posibles contagios de positivos asintomáticos. De nuevo, combinación humano-máquina.

Como ejemplo de la comparativa de cifras de contagios, un escenario con controles y seguimiento mucho más exhaustivo frente a otro con medidas solo reactivas, puede suponer una variación de aproximadamente 200.000 contagiados, comparando los 10.000 casos de Corea del Sur con los 210.000 casos en España en el momento de redactar este artículo.

Poder combinar una buena gestión de los casos reportados y un control más meticuloso, supone reducir el volumen de contagios significativamente, minimizando así el impacto sobre la economía, el sistema de salud y la sociedad civil en general. La explotación de los datos obtenidos, si tienen una calidad óptima, da como resultado unas estimaciones con una calidad similar a estos.

El planteamiento de esta tecnología entra en conflicto con parte de la normativa del Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) vigente en Europa. Esto plantea una problemática adicional a considerar, al pasar a un escenario donde la privacidad de la ubicación de las personas podría pasar a limitarse en favor de mejorar las medidas de contención durante este periodo y en futuros episodios de similar naturaleza.

Cabe decir que estos sistemas no dispondrían de toda nuestra información, asegurando un cierto grado de privacidad, aunque la línea con el uso de tecnologías exponenciales como la inteligencia artificial es cada vez más fina. Esto contrasta con medidas que se han tomado en China, que han supuesto un seguimiento mucho más intrusivo de las personas y sus movimientos, utilizando cámaras dotadas de reconocimiento facial para trazar la localización de las personas que hayan dado positivo en la patología, excediendo así algunos límites inviolables respecto a la libertad de movimientos e intimidad de las personas.

Como resumen, todos estos sistemas que nacen para reducir el impacto de las epidemias han demostrado tener un efecto positivo en el control de contagios, acompañados de una buena coordinación, como se ha podido comprobar en Corea del Sur y en Taiwán.

Sin embargo, queda en el aire la reflexión y el debate acerca de dejar a un lado por tiempo indefinido parte de nuestra privacidad para poder mejorar la situación epidemiológica y sus consecuencias.

 

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