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.

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