Son horas agitadas en todo el mundo, con miles de personas intentando contener la difusión del Covid-19, mientras distintos equipos distribuidos en varias zonas del mundo se están encargando de encontrar una vacuna o una cura farmacológica que pueda limitar los daños.
Las medidas para contener la difusión se basan principalmente en el intento de identificar a las personas contagiadas e intentar reconstruir con ellas lo que han hecho en los últimos días, con quién han estado y a qué sitios han ido, con el objetivo de intentar identificar a otras personas que, al haber estado en contacto con las personas contagiadas, podrían haberse contagiado también y, por tanto, necesitarían asistencia sanitaria, pero también porque estas personas podrían ser a su vez capaces de contagiar a otras personas, iniciando así una especie de reacción en cadena que, si no se interrumpe en las fases iniciales, podría ser incontrolable.
La identificación de la curva de contagio es, por tanto, una operación larga, compleja y en la que el tiempo es una variable determinante: cuanto antes se consiga identificar y avisar a las personas que podrían estar contagiadas, antes se les podrá dar asistencia y, al mismo tiempo, antes se podrá limitar la difusión de la epidemia impidiendo que estas personas entren en contacto con otras.
El auténtico problema es que esta fase de investigación se lleva a cabo esencialmente entrevistando a las personas, preguntándoles dónde han estado los días anteriores, con quién se han visto, a qué lugares han ido o qué medios de transporte han utilizado, intentando recuperar después, con mucho trabajo, los nombres de quienes hayan podido coincidir en el mismo vagón del tren, en el mismo restaurante o en la misma reunión de trabajo, encontrándose de forma inevitable con errores, imprecisiones y posibles omisiones voluntarias.
Corea del Sur, contención del virus con Big Data
En Corea del Sur la cuestión se ha afrontado de manera muy pragmática, utilizando toda la información disponible con el objetivo de identificar a los ciudadanos que pudieran estar infectados y prevenir el contagio de otras porciones de población. Entre la información disponible se encuentra también las imágenes de las cámaras de seguridad, las transacciones de las tarjetas de crédito y los datos de posicionamiento recopilados a través de los smartphones y de los automóviles.
Toda esta información se ha recopilado, cruzado y tratado y esto ha permitido reducir drásticamente las dimensiones de la curva de contagio. La otra cara de la moneda está constituida por el hecho de que a veces se ha hecho un uso demasiado improvisado de los datos, comunicando a la población información anónima que de alguna manera ha permitido identificar a algunos ciudadanos que podrían ser portadores del virus o algunos comportamientos que dichos ciudadanos habrían preferido que permanecieran en el anonimato.
En cambio, en Italia, estos análisis se realizan manualmente y con mucho esfuerzo, cuando en realidad existe una gigantesca base de datos completa, precisa y fiable que es capaz de proporcionar información puntual acerca de dónde estábamos en un momento concreto y con quién, ofreciendo al mismo tiempo los datos personales y los relacionados con los desplazamientos posteriores de todas las personas con las que hayan estado en contacto durante el periodo de observación, las que conocemos, como familiares, amigos y compañeros, pero también las que no conocemos, las que estaban sentadas al lado en el tren, las que estaban en la mesa de al lado en el restaurante y con las que hemos compartido la sala de espera de un profesional.
Se trata de una cantidad ingente de información generada por nosotros mismos a través de los smartphones, dispositivos que utiliza casi toda la población y que a cada instante memorizan información sobre nuestra posición; esta información se utiliza para fines comerciales, para mejorar nuestro perfil de consumidor o para favorecer la relación con nuestros contactos de las redes sociales.
Si en vez de utilizar la técnica de las entrevistas para determinar posición y desplazamientos en el tiempo, de las personas que pudieran estar contagiadas, fuésemos capaces de acceder directamente a esta información, tendríamos datos inmediatos, sin margen de error, y seríamos capaces de identificar y avisar en tiempo real, a través de los smartphones, a las personas que hubiesen estado en contacto con las posibles contagiadas, pidiéndoles que no pongan en riesgo su salud ni la de los demás, e impidiendo así la por completo la difusión de la enfermedad de forma fácil y rápida.
La complejidad
Sin embargo, el verdadero problema es que estos datos no están en nuestra real disponibilidad, estamos en una paradoja terrible porque producimos estos datos con nuestros comportamientos diarios, los cedemos a empresas privadas que hacen un uso comercial de ellos ayudándonos a elegir un producto o proponiéndonos unas vacaciones, pero estos datos no los pueden utilizar las entidades del Estado que están trabajando para salvarnos la vida y que a través de estos datos se podría mejor muchísimo su eficiencia.
La situación se complica aún más cuando de los simples datos geográficos intentamos centrarnos en datos sanitarios recopilados a través de otros tipos de dispositivos personales que se llevan puestos como los smartwatches; de hecho, muchos de nosotros utilizamos dispositivos capaces de registrar el latido del corazón, la temperatura corporal, la tensión arterial y de efectuar auténticos electrocardiogramas. Estos datos se utilizan normalmente para crear una especie de perfil sanitario del usuario y en algunos casos han contribuido a identificar precozmente algunos problemas de salud.
Es completamente evidente que, durante la acción de contraste de una epidemia podría ser útil saber, para quienes se encargan directamente, que en ciertas zonas del territorio nacional hay números anómalos de personas con parámetros vitales fuera de lo normal o fuera de las estadísticas.
Toda esta información, añadida a algoritmos tradicionales, no es necesario utilizar inteligencia artificial, podría ser de gran ayuda para nuestras capacidades a la hora de afrontar una emergencia sanitaria a nivel nacional, pero, desgraciadamente, aunque la generemos nosotros, no está a disposición de las entidades que podrían utilizarla como herramienta útil para salvas nuestras vidas.
Revisando la privacidad en estos casos de emergencia
En un futuro próximo habrá que afrontar estos temas a escala internacional e identificar modalidades que puedan integrar las normas que protegen nuestra privacidad con posibles necesidades excepcionales que pudieran darse. Al concepto de “data monetization” (monetización de datos) habrá que añadir un concepto más moderno de “data sustainability” (sostenibilidad de datos), para que el conjunto de los datos que producimos como individuos se pueda utilizar en varias modalidades, protegiendo al máximo nuestra privacidad, para ayudar a las autoridades en situaciones excepcionales cuyos procesos tienen como objetivo salvarnos la vida.
No será fácil, pues las normas actuales parecen no avanzar en esta dirección, incluso el Decreto Ley 14 del 9 de marzo de 2020 “Medidas urgentes para potenciar el servicio sanitario nacional por la emergencia del COVID-19”, que permite que las instituciones recopilen directamente de la población los datos personales que se consideran útiles, incluso los que se consideran más sensibles (datos biométricos e información sobre condenas penales y delitos), hace únicamente referencia a la posibilidad de gestionar de forma simplificada la autorización y de omitir la informativa.
Sin embargo, lo que sí se debería hacer es identificar las modalidades adecuadas que permitan a las instituciones, en situaciones de emergencia sanitaria, el acceso a los datos generados por los ciudadanos con sus smartphone y los dispositivos que llevan puestos, datos que normalmente se utilizan para creaciones de perfiles comerciales, de manera que puedan utilizarse para ayudar a los propios ciudadanos, permitiendo que no se pongan malos, que no contagien al resto de la población y, a menudo, salvándoles la vida.
Hay que llegar a concebir un modelo en el que, si el dato puede ayudar a salvar la vida de las personas, ese dato se pueda utilizar de forma responsable.
Por Massimo Canducci – Chief Innovation Officer de Engineering
