Los expertos en IA y data se movilizan para combatir la pandemia

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120 expertos del sector médico, investigadores y representantes de instituciones pretenden luchar contra el coronavirus desde el conocimiento del data. Data for Hope ha reunido a todos ellos.

Organizado por la consultora de producto digital, Cloud District, Data for Hope nace de una conversación entre Narrativa, EFE y Cloud District, a los que luego se sumaría RTVE como coorganizador, entorno a la reflexión sobre cómo se podrían generar soluciones basadas en datos y tecnología a la crisis ocasionada por la COVID-19.

Hemos acabado este primer sprint de Data for Hope y ha sido espectacular. La entrega, dedicación y trabajo realizado por todos los grupos ha superado todas las expectativas. A partir de aquí comienza el trabajo de fondo, seguir empujando estas ideas a la sociedad»

Gedeón Domínguez, CEO Cloud District.

Nuevos modelos de predicción de impacto y movilidad

Las sesiones de trabajo se centraron en: nuevos modelos de movilidad, de predicción, de impacto y también de prevención en países en vías de desarrollo.

La clave de Data for Hope ha sido el excelente equipo de 120 personas que ha trabajado muy duro para buscar respuestas. Cada grupo contaba con un equipo ejecutor compuesto por médicos, especialistas, analistas y científicos de datos y esto ha permitido definir soluciones muy concretas y de impacto en cada área de trabajo, en tan solo 48 horas»

Carmen Boronat, Directora de Data For Hope y CMO de Cloud District.
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Los representantes de la iniciativa presentarán esta semana al Gobierno las soluciones a los distintos retos planteados. Data for Hope cuenta con el respaldo institucional del Gobierno de España a través de la Secretaría de Estado de Digitalización e Inteligencia Artificial. Con el feedback proporcionado por el Gobierno, arrancará la siguiente fase del proyecto que permitirá generar productos accionables y de impacto para dar una respuesta contundente a problemas como el colapso del sistema sanitario.

Reto sobre medidas de contención de la pandemia

¿Cómo modelar los parámetros clave para hacer una política de escalado y desescalado inteligente que ayude al gobierno en la toma de decisiones? El resultado ha sido un modelo dinámico y plataforma cartográfica activa basados en la evolución epidemiológica, el territorio y la movilidad de la población en tiempo real que sirvan de herramienta para la planificación estratégica y la toma de decisiones informadas durante la desescalada de medidas y orientada al control de la gestión de la epidemia y la propagación del COVID-19.

Movilidad en empresas

¿Qué herramientas ayudarán a las empresas españolas a recuperar su actividad y a planificar dada la incertidumbre en la que se empezarán a desescalar las medidas de contención? La solución propuesta es una plataforma de recursos para que las empresas se adapten de manera más ágil al escenario actual y sean capaces de adoptar medidas y procesos que faciliten su recuperación de la actividad a corto plazo y planificación a medio.

impacto del coronavirus en el sector sanitario
Foto de Ashkan Forouzani en Unsplash.

Movilidad en personas

¿Cómo se puede evaluar el riesgo de cada individuo así como el impacto de su comportamiento en el riesgo social? Para resolver este problema, se propusieron dos líneas de trabajo:

● Diseñando una herramienta que ayude a reducir la tasa de contagio (R0 =1) mediante la concienciación, generando confianza en el proceso de desescalado de las medidas de contención y creando una red de datos donados por los usuarios que garantice la privacidad y que permita a las administraciones públicas ofrecer herramientas para guiar su toma de decisiones.

● La creación de un servicio App en el que el usuario proporciona sus datos, incluyendo procedencia y destino para obtener una evaluación de los posibles riesgos asociados a un trayecto, tanto para él como para su entorno.

Impacto en el sistema sanitario

¿En cuánto tiempo colapsa el sistema de una región en función de la tasa de ataque y el estado actual? La solución propuesta es un modelo de datos unificado para el reporte desde hospitales, registros civiles y otras organizaciones al Gobierno central.

Prevención en África y Latinoamérica

¿Qué factores no hemos tenido en cuenta en nuestros análisis que serían clave para ayudar a la monitorización del virus en Latinoamérica y África ? Para dar respuesta a un reto de tal envergadura se han propuesto dos líneas de trabajo:

1. Desarrollar una plataforma de recopilación de datos que permita entender el impacto de la pandemia COVID-19 en países o regiones de Latinoamérica y África, donde la calidad del dato no permite hacerse una idea clara de la situación.

2. Desarrollar un portal en que gobiernos, autoridades y líderes comunitarios puedan consultar una guía de actuación y recomendaciones adaptada a la situación actual en una zona geográfica, así como a los medios y analfabetismo presentes en la zona.

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