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Por Redacción - 26 Mayo 2020
Hace ahora como una década, año arriba año abajo, Google contaba con una herramienta que usaba sus datos de búsquedas para extraer datos relevantes para los profesionales sanitarios. La herramienta usaba el big data para adelantar oleadas de gripe y de dengue.
Google Flu Trends y Google Dengue Trends seguía los patrones de búsqueda de sus usuarios para detectar tendencias al alza y concluir con datos sobre salud colectiva. En resumen, si la gente buscaba mucho ciertos síntomas era que se avecinaba una oleada de la enfermedad. Tras varios años funcionando, las dos herramientas fueron canceladas (en una de las últimas oleadas de gripe que midió falló estrepitosamente), aunque la idea quedó ahí. ¿Pueden las grandes cantidades de datos ayudar a prevenir oleadas de enfermedades y a prepararnos para ellas?
Al fin y al cabo, eso era lo que apuntaban los primeros grandes casos de éxito del big data, aquellos que se mostraban como ejemplo de todo lo que se podía hacer. La cadena de supermercados Walmart se había preparado mejor que las administraciones públicas para el impacto del huracán Katrina en el sur de Estados Unidos gracias al uso del big data. Sabía qué iba a necesitar la gente y cuándo lo iba a buscar, partiendo de patrones de situaciones de crisis precedentes.
Ahora que el coronavirus se ha convertido en la gran preocupación planetaria, especialmente por el temor a una oleada futura de la enfermedad y sus efectos, el big data y la inteligencia artificial (más sofisticados ahora de lo que lo eran en el pasado) se están asentando como una herramienta potencial para poder adelantarse a la situación y prevenir antes de curar. Las fuentes de datos potenciales son muchas y el modo en el que se usan también puede variar.
Una de las potenciales fuentes de datos está en los anuncios online, datos que funcionan además de un modo más ajustado al tiempo real que los de Google Trends. Para ver tendencias de búsqueda hay que esperar a que estas se conformen (sabes que la gente ha buscado eso al alza después de que eso ocurra). Con los datos de la publicidad, sin embargo, los datos se recogen en tiempo real.
Eso es lo que está haciendo un marketero, Patrick Berlinquette, en un proyecto que usa Google Ads para recabar información. Publicando anuncios vinculados a palabras clave que encajan con síntomas del coronavirus (en este caso, usa la pérdida de olfato como guía), recaba datos en tiempo real sobre patrones de búsqueda en Google en Estados Unidos.
Los datos vienen además con un mayor perfilado demográfico del que se puede lograr en Google Trends. Aunque los investigadores no tienen muy claro todavía que estos datos puedan servir como elemento único para detectar situaciones, sí conceden que pueden ayudar a perfilar la situación y detectar patrones útiles.
Las respuestas a la publicidad online ayudan a las compañías a detectar patrones futuros de comportamiento y tendencias al alza en intereses. Quizás para los investigadores puedan ayudar a predecir cambios.
Y, al fin y al cabo, eso es lo que están haciendo ya las apps que recaban información sobre los ciudadanos afectados por la enfermedad, que recopilan datos en tiempo real y generan una base lo suficientemente amplia de información para detectar patrones sobre la enfermedad (aunque aquí se abren numerosos interrogantes sobre ética, protección de datos y límites en el uso de la información).
En general, el big data y la inteligencia artificial se están viendo ya como las grandes herramientas que pueden solucionar el problema y adelantarse a las necesidades de la población. Según los datos del estudio Perspectiva del COVID-19: Tecnología e innovación contra el Coronavirus, si se analizan las tecnologías que emplean estas soluciones, el big data y la IA son las más prevalentes. Un 53% de las iniciativas las emplea, superando ampliamente a la robótica (22%) y a al ciberseguridad (12%).
Incluso, este tipo de herramientas se están empleando para acelerar el diagnóstico. En el Hospital del Mar de Barcelona ya usan la IA para detectar la covid-19 partiendo de datos de radiografías.
Todos estos datos son un ejemplo de cómo la inteligencia artificial y el big data pueden ser empleados y cómo se convierten en potenciales soluciones para gestionar problemas. Es un ejemplo más - y crucial - del potencial de estas herramientas. Pero estas soluciones no solo ayudan al bien común y a solventar los problemas de la ciudadanía, sino que también tienen un uso en este contexto para las empresas.
Como alertaban hace unas semanas desde The Valley en una nota de prensa, la analítica de datos resultaba crucial y determinante para sobrevivir a esta situación. No solo porque ayudaba a controlar el avance de la pandemia, sino también porque servía como apoyo a las empresas a la hora de tomar decisiones, gestionar resultados y planificar la estrategia.
