Un ecosistema de datos para derrotar a COVID-19

Bapon Fakhruddin analiza por qué la pandemia de COVID-19 requiere pensar y tomar decisiones respaldadas por un ecosistema de datos que mira mucho más hacia el futuro que los enfoques anteriores a corto plazo.

Bapon Fakhruddin es especialista en evaluación de riesgos climáticos e hidrológicos con un enfoque en el diseño e implementación de sistemas de alerta temprana de peligros y comunicación de emergencias. Es Director Técnico, Reducción del Riesgo de Desastres y Resiliencia Climática en Tonkin + Taylor, Nueva Zelanda. También es Copresidente del grupo de trabajo de Datos Abiertos para la Investigación Global del Riesgo de Desastres con CODATA.


La nueva enfermedad del coronavirus (COVID-19) ha creado una crisis humana a nivel mundial, que ha exigido una serie de respuestas drásticas e inmediatas. El Secretario General de las Naciones Unidas (ONU) ha llamado rápidamente a la acción, “para la respuesta sanitaria inmediata necesaria para suprimir la transmisión del virus para poner fin a la pandemia y abordar las numerosas dimensiones sociales y económicas de esta crisis[ XNMUX ]“. La pandemia también requiere pensamiento y toma de decisiones respaldados por un ecosistema de datos que es más completo que en la actualidad, y que mira mucho más hacia el futuro que los enfoques anteriores a corto plazo.

El brote de COVID-19 ha provocado la proliferación de iniciativas para facilitar el acceso abierto a la investigación científica y las bases de datos y fomentar la colaboración en la investigación a través de plataformas digitales. Sin embargo, existen preocupaciones sobre la calidad de los datos y las publicaciones proporcionados casi en tiempo real, lo que conduce a una toma de decisiones potencialmente deficiente. Estos problemas incluyen la comparabilidad e interpretación de los datos, especialmente entre países, la especificación insuficiente de la metodología y la aceptación política de resultados inválidos que pueden sesgar los métodos científicos. Es necesaria una convocatoria de datos e investigación en relación con la discusión de la transmisión de la enfermedad.

Cuando se trata de predecir o alertar temprano de pandemias y otros riesgos en cascada, la modelización y el análisis de la situación utilizando datos históricos y actuales son las líneas de base. Se han aprendido varias lecciones del pasado síndrome respiratorio agudo severo (SARS) y síndrome respiratorio de Oriente Medio (MERS), que abogaron por una investigación más transversal. De hecho, hay una gran cantidad de datos que están infrautilizados o no utilizados a nivel local, regional y mundial, que podrían ayudar en gran medida a las respuestas actuales y futuras a una ola pandémica.[ XNMUX ]. Los macrodatos, como los datos de las redes sociales (p. Ej., De Facebook, WhatsApp, Twitter, etc.) y los datos locales (p. Ej., De registros de pruebas de laboratorio, usuarios de teléfonos móviles, registros de vuelos, etc.) pueden permitir a los modeladores desarrollar escenarios para comprender mejor y predecir la propagación de enfermedades, así como sus impactos en cascada.

El virus COVID-19 se transmite principalmente entre personas a través de gotitas respiratorias y rutas de contacto, por ejemplo, cuando una persona está en contacto cercano con alguien que tiene síntomas respiratorios como toser o estornudar. La transmisión también puede ocurrir a través de fómites dentro del entorno alrededor de la persona infectada. Por lo tanto, la transmisión de COVID-19 puede ocurrir por contacto directo con personas infectadas y / o contacto indirecto con superficies en el entorno inmediato de las personas infectadas. Este modo de transmisión dificulta el seguimiento y la comprensión de las complejidades de la propagación del virus.

El distanciamiento social y la cuarentena son las medidas óptimas para reducir la propagación de COVID-19 a un ritmo exponencial. Sin embargo, las tasas de cumplimiento son variables y, en muchos casos, el distanciamiento social completo es prácticamente imposible y solo depende de la participación cívica voluntaria. Esto suele ser cierto debido a factores tanto culturales como de infraestructura. Las acciones de distanciamiento social incluyen las de: a) abstenerse de salir al aire libre y evitar el contacto físico con los demás b) mantenerse en contacto con las personas a través de las redes sociales en lugar de reunirse en persona yc) ser proactivo con la higiene personal lavándose las manos con regularidad. Esto hace que los países en desarrollo sean vulnerables tanto ahora como, de forma continua, a las olas futuras. Lavarse las manos se vuelve difícil si no hay acceso al agua corriente o es inadecuado. Los gobiernos pueden exigir que las personas no salgan a trabajar, pero si eso significa que sus familias no comerán, es probable que las personas salgan de todos modos para obtener lo que necesitan para sobrevivir (considere también la situación en los países devastados por ciclones). COVID-19 ha comenzado a extenderse en los países del Pacífico (por ejemplo, en Fiji) y los sistemas de salud de estos países no están en condiciones de hacer frente. La combinación de COVID-19 y la temporada de ciclones ejerce una presión adicional sobre los servicios y recursos esenciales. Los países cuyos sistemas de salud se ven afectados no podrán replicar el éxito de otros países desarrollados en la desaceleración del brote.

No habrá una respuesta estándar a la recuperación de COVID-19 debido, al menos en parte, a la falta de un ecosistema de datos multidimensional adecuadamente formado para respaldar una toma de decisiones consistente y bien fundada. Es probable que COVID-19 se recupere en los países desarrollados a medida que estos países entren en las etapas de recuperación y mitigación. Un área inesperada que necesita más comprensión es la cuestión de la cuarentena y las tasas de cumplimiento. Por lo tanto, para tener mejores decisiones de política, existe una necesidad crítica y urgente de un enfoque basado en datos centrado en el futuro. Los países ya están utilizando datos de países afectados por COVID-19, incluidos los de sus países vecinos, para tomar una mejor decisión política para la respuesta. Todos los sectores dentro de los países deben utilizar herramientas y técnicas de manera consistente para comprender su impacto sectorial y desarrollar planes de continuidad comercial o planes de respuesta a pandemias.

El uso de datos se vuelve más tenso cuando va más allá del modelado al seguimiento directo de individuos para identificar la trayectoria de transmisión de enfermedades. Por ejemplo, cuando el brote despegó en China a principios de enero de 2020, los viajes internacionales continuaron como de costumbre. Para el 31 de enero, los brotes ya estaban creciendo en más de 30 ciudades en 26 países, la mayoría sembrados por personas que habían viajado desde Wuhan.[ XNMUX ]. El virus comenzó a propagarse a nivel local, moviéndose rápidamente en espacios reducidos como lugares religiosos y restaurantes, e infectando a personas que no habían viajado a China, el comienzo de una pandemia. En marzo, se notificaron miles de casos en Italia, España, Estados Unidos, Irán y Corea del Sur. China ya no fue el principal 'epicentro' del brote (Figura 1). Los casos nuevos habían comenzado a aumentar drásticamente en países como Italia, Estados Unidos e Irán. Las personas que viajaban a esos países posteriormente llevaron casos a sus países de residencia tan lejanos como en otros continentes. El virus ahora se ha extendido a todos los continentes excepto a la Antártida. El uso de este tipo de información anticipada podría utilizarse para prevenir la propagación de COVID-19. La respuesta eficaz a dicha propagación se basa en una intervención oportuna, idealmente informada por todas las fuentes de datos disponibles.


Figura 1: Los brotes locales aumentaron después de que se detuvieron los viajes (The New York Times, 26 de marzo de 2020)

Usar datos para predecir cualquier impacto a largo plazo del brote pandémico es complejo. Requiere una variedad de tareas interconectadas, múltiples disciplinas y expertos para trabajar juntos para desarrollar una respuesta integral y un plan de recuperación. La gobernanza de datos también requiere la configuración para la respuesta y recuperación de COVID-19 a nivel nacional. La investigación entre dominios, que maximiza la utilidad de los datos y al mismo tiempo garantiza un acceso controlado y proporcionado a los datos, es clave para comprender, mitigar y responder al brote y prepararse para eventos futuros. Por ejemplo, los datos cuantitativos y cualitativos que se utilizan para comprender el comportamiento, el movimiento y la interacción humanos se pueden utilizar para ayudar a predecir cómo y dónde se propagará COVID-19. Las tecnologías emergentes son cada vez más importantes en la lucha contra la enfermedad e intentan detener el COVID-19.

Se puede considerar que la vigilancia mejorada y el rastreo de contactos son necesarios para minimizar las transmisiones generalizadas dentro de las comunidades. Estos pasos y las tecnologías que los respaldan también presentan riesgos. Los gobiernos de todo el mundo han implementado una serie de medidas de seguimiento digital, vigilancia física y censura (es decir, los gobiernos de Asia han implementado la censura relacionada con COVID-19 más que cualquier otra región, mientras que los países europeos han introducido la mayoría de las medidas de seguimiento digital[ XNMUX ]). En marzo, se implementaron 20 nuevas medidas de seguimiento digital en continentes de todo el mundo, incluidos Europa, Asia y América del Sur.[ XNMUX ] Dichas medidas de seguimiento variaron desde aplicaciones de seguimiento de contactos dirigidas hasta la adquisición a gran escala de datos de ubicación agregados y anonimizados. Las opciones de tecnología de rastreo avanzado (como el rastreo masivo rápido automatizado que incluye el uso de datos de ubicación GPS y datos de Bluetooth) permitirán a los funcionarios rastrear y monitorear con precisión sus poblaciones para informar la toma de decisiones e implementar medidas para frenar la propagación del virus. Un ejemplo de esto proviene de un estudio en Singapur donde los científicos analizaron datos de Bluetooth usando la aplicación TraceTogether en teléfonos móviles para ver cuántos días tardaron en promedio en ponerse en contacto.[ XNMUX ]. Los resultados revelaron que las autoridades pudieron contactar a las personas en un plazo de 3 a 4 días. Otro ejemplo reciente de sistemas digitales surcoreanos que alivian la carga de los rastreadores de contacto humano indica cómo es posible definir el rastreo de contactos rápidamente (es decir, en 10 minutos).[ XNMUX ]) para reducir la propagación del virus. Otros ejemplos actuales de iniciativas de seguimiento digital incluyen:

  • Rastreador de geolocalización mediante el uso de mapa de ubicación
  • Información de ubicación del sitio celular y métodos de adquisición de datos de registro de detalles de llamadas
  • Satélite GPS y datos Bluetooth
  • Desarrollo de aplicaciones de localización.

Sin embargo, sigue siendo esencial mantener las limitaciones sobre cómo se puede acceder y utilizar dichos datos durante este período pandémico. Esto incluye garantizar la seguridad de la información personal y las violaciones de la privacidad, promover el escrutinio y garantizar que estas medidas no continúen más de lo necesario.  

Se podría aplicar una amplia gama de enfoques para comprender la transmisión, la evaluación de brotes, la comunicación de riesgos, la evaluación de impactos en cascada en servicios esenciales y otros. El modelado basado en la red de System of Systems (SOS), tecnología móvil, estadísticas frecuentistas y estimación de máxima verosimilitud, visualización interactiva de datos, geoestadística, teoría de grafos, estadística bayesiana, modelado matemático, enfoques de síntesis de evidencia y marcos de pensamiento complejos para interacciones de sistemas en Se podrían aprovechar los impactos de COVID-19. Un ejemplo de herramientas y tecnologías que podrían utilizarse para actuar de manera decisiva y temprana para prevenir una mayor propagación o suprimir rápidamente la transmisión de COVID-19, fortalecer la resiliencia de los sistemas de salud y salvar vidas y brindar apoyo urgente a los países en desarrollo con empresas y corporaciones son que se muestra en la Figura 2. También hay una guía de la OMS sobre 'Gestión de riesgos de desastres y emergencias sanitarias[ XNMUX ]», UNDRR apoyó el 'Apéndice del Cuadro de Mando de Salud Pública[ XNMUX ]', y otras pautas (p. ej. Consideraciones y recomendaciones prácticas de la OMS para líderes religiosos y comunidades religiosas en el contexto de COVID-19[ XNMUX ]) que podría mejorar el plan de respuesta a una pandemia. Es necesario garantizar que dicho uso sea proporcionado, específico y protegido y no aumente el riesgo de las libertades civiles. Por lo tanto, es esencial examinar en detalle el desafío de maximizar el uso de datos en situaciones de emergencia, al mismo tiempo que se garantiza que sea de tareas limitadas, proporcionado y respetuoso de las protecciones y limitaciones necesarias. Esta es una tarea compleja y el COVID-19 nos proporcionará importantes casos de prueba. También es importante que los datos se interpreten con precisión. De lo contrario, las malas interpretaciones podrían llevar a cada sector a rutas incorrectas.

Figura 2: Herramientas para fortalecer la resiliencia para COVID-19

Muchos países todavía están aprendiendo a utilizar los datos para la toma de decisiones en este momento crítico. La pandemia COVID-19 proporcionará lecciones importantes sobre la necesidad de investigación de dominio cruzado y sobre cómo, en tales emergencias, equilibrar el uso de oportunidades tecnológicas y datos para contrarrestar pandemias con protecciones fundamentales. Las lecciones aprendidas de este devastador brote pueden proporcionar mejoras significativas en la preparación para combatir una posible pandemia en el futuro. los El Grupo de Trabajo de CODATA sobre Datos FAIR para la Investigación del Riesgo de Desastres está preparando una serie de resúmenes de políticas sobre varios temas de RRD. En colaboración con otros expertos y actores en el espacio, esto considerará en mayor detalle las cuestiones de política en relación con los datos para informar la respuesta a la pandemia.


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Reconocimiento: El autor agradece el apoyo editorial y los valiosos comentarios recibidos de Simon Hodson, Director Ejecutivo, CODATA. 

Imagen: NASA en Wikicommons.


[ XNMUX ] Responsabilidad compartida, solidaridad global: responder a los impactos socioeconómicos del COVID-19, ONU, 2020

[ XNMUX ] El enfoque de olas incluye otros peligros en cascada o peligros naturales adicionales dentro del período pandémico

[ XNMUX ] Daily The New York Times, edición del 26 de marzo de 2020

[ XNMUX ] https://www.top10vpn.com/news/surveillance/covid-19-digital-rights-tracker/

[ XNMUX ] Top10VPN: Rastreador de derechos digitales COVID-19 (https://www.gpsworld.com/19-countries-track-mobile-locations-to-fight-covid-19)

[ XNMUX ] TraceTogether- https://www.healthhub.sg/apps/38/tracetogether-app

[ XNMUX ] http://www.koreaherald.com/view.php?ud=20200326000987

[ XNMUX ] Gestión de riesgos de desastres y emergencias sanitarias de la OMS: https://www.who.int/hac/techguidance/preparedness/health-emergency-and-disaster-risk-management-framework-eng.pdf?ua=1

[ XNMUX ]Anexo de la tarjeta de puntuación de salud pública de la UNDRR https://www.unisdr.org/campaign/resilientcities/assets/toolkit/documents/Disaster%20Resilience%20Scorecard_Public%20Health%20Addendum%20Ver1%20Final_July%202018.pdf

[ XNMUX ] https://www.who.int/publications-detail/practical-considerations-and-recommendations-for-religious-leaders-and-faith-based-communities-in-the-context-of-covid-19?fbclid=IwAR0GtTGRHqvgrDd7KiRLH6Sza8bJ7aQP40cSsyFju3w-HFRQBIY7YiC9eU8

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