El uso de la inteligencia artificial y la data en la lucha contra el coronavirus ha abierto una reflexión sobre si intensificar el control en la información individual de los ciudadanos, consignada en sus dispositivos celulares, podría servir para predecir futuras pandemias, poniendo en una balanza el cuidado de la salud frente a la pérdida de privacidad.
Respecto al tema, Emprendiendo.tv habló con Byron Quintero, CEO de IDATA, compañía dedicada a la analítica avanzada con presencia en Estados Unidos, Panamá, México, Argentina, Colombia y Chile, y adicionalmente, uno de los aliados más importantes de Microsoft para Latinoamérica.
El experto explicó que aunque la inteligencia artificial y la data no pueden determinar el origen biológico de un virus, al localizar focos de riesgo, si es posible evitar a través de ella que éste se convierta en una pandemia, con lo cual las autoridades de salud podrían intervenir oportunamente y frenar eventuales contagios.
Quintero señaló que dadas las condiciones de avances tecnológicos en China, lo que permitió la expansión del virus fue falta de voluntad política y que se subestimó el problema, ya que con la tecnología existente pudo haberse frenado a tiempo.
Innovación para la detección del virus
Otro de los aspectos de la inteligencia artificial que es importante resaltar, es la combinación de recolección de datos con dispositivos biomédicos para la lucha contra el Covid-19 u otras enfermedades de características similares que puedan venir en el futuro. En este sentido, la empresa Predicto A.I. puso recientemente a disposición de las autoridades y empresas privadas un algoritmo que usa la medición de variables fisiológicas a través de un video capturado con el dispositivo móvil o webcam del computador con el que la inteligencia artificial puede analizar desde el video variables como el pulso cardiaco, la presión sanguínea y la HRV (Variabilidad de la frecuencia cardiaca).
Esto es posible gracias a que la piel humana contiene estructuras celulares y proteínas que pueden interactuar con la luz visible y estas se pueden correlacionar con el funcionamiento del sistema cardiovascular, pequeñísimos cambios en la cantidad de luz y color que son imperceptibles para los humanos pero detectables para el algoritmo, esto permite que la tecnología que se basa en la aplicación de TOI (Transdermal Optical Imaging) detecte estos cambios e infiera las señales.
La compañía explicó que la tecnología TOI (Nuralogix) ha sido validada, revisada y publicada en revistas de alto impacto científico (Q1) y actualmente están indexadas en PubMed, esto quiere decir que ha atravesado por un estricto proceso de revisión académica y en dicho proceso fue comparada con sensores que hacen contacto físico con las personas encontrando que es altamente precisa y esto es posible gracias a la aplicación de redes neuronales y aprendizaje profundo uno de los campos de la inteligencia artificial.
“La posibilidad de empoderar a las personas con dispositivos de medición a costo cero, reutilizando el hardware que está en su bolsillo es poderosa ya que no requieren usar nada más que la cámara de su celular o computador”, enfatizó la compañía.
Predicto A.I añadió que uno de los biomarcadores más importantes es la HRV (Variabilidad de la frecuencia cardiaca) esto va más allá de una simple medición de pulso, el HRV es un buen indicador que ha demostrado tener una alta correlación del funcionamiento del SNA (Sistema nervioso autónomo) con procesos de infección y sepsis. Un deterioro de este indicador durante varios días podría estar correlacionado con una pérdida del buen funcionamiento del SNA lo cual podría ser un marcador de infección de Covid-19.
Esta tecnología podría ser una variable de la puesta en marcha por la empresa china Rokid, cuyo producto son unas gafas con un sensor infrarrojo que detectan la temperatura de las personas a una distancia segura. Con esto las autoridades pueden hacer control en zonas de alta aglomeración sin necesidad de poner en riesgo el personal.
Hasta ahora Rokid ha vendido unas dos mil unidades para entidades gubernamentales y sistemas de transporte en el país asiático, pero es muy probable que en las próximas semanas sus ventas se vayan incrementando en la medida en que el aislamiento se vaya levantando paulatinamente en las diferentes regiones.
Panorama global del uso del big data en la pandemia
China
De acuerdo a un informe publicado por la Agencia Efe, el control que ejerce el Partido Comunista Chino sobre la ciudadanía ha permitido al Gobierno de Pekín recabar enormes cantidades de datos (big data) relativos a la movilidad de las personas y a su salud, sin consentimiento ni transparencia. El caso más sonado es el de la aplicación para móviles bautizada oficialmente como «Código de salud», que fue distribuida en las populares plataformas Alipay y WeChat.
Con base en datos introducidos por el propio individuo y la información gubernamental, asigna un código de color a cada persona. Este código (verde, amarillo o rojo) determina la movilidad del individuo, y puede ser requerido para comprobación por las autoridades en la calle, en los accesos a los establecimientos comerciales o en el transporte público. Se desconoce el criterio de asignación empleado por el Gobierno, ni el uso exacto que hace de los datos.
Europa
Por su parte la Unión Europea ha creado recientemente el Rastreo de Proximidad Paneuropeo con Preservación de Privacidad (PEPP-PT, por sus siglas en inglés), un proyecto que pretende ofrecer una solución única y de código abierto para recabar datos móviles en los países de la Unión Europea.
La tecnología, impulsada por 130 expertos de universidades, empresas y fundaciones de ocho países, se apoya en el uso de Bluetooth, está basada en la participación voluntaria, respeta el anonimato y no usa ni información personal ni geolocalización, según indican los impulsores de esta iniciativa en su página web.
PEPP-PT se ofrecerá de manera gratuita a los desarrolladores europeos, y algunos países como Alemania ya trabajan en la puesta en marcha de una aplicación basada en esta tecnología, según ha explicado el director del Instituto Robert Koch, Lothar Wieler.
Hasta ahora, la Comisión Europea ya estaba recopilando datos anónimos de los movimientos de los teléfonos móviles para analizar los patrones de movilidad, incluyendo el impacto de las medidas de confinamiento, la intensidad de los contactos y, por extensión, los riesgos de contaminación.
Para ello, la Unión Europea trabaja con una operadora de telecomunicaciones por Estado miembro, lo que incluye, entre otras, a Deutsche Telekom, Orange, Telefónica, Telecom Italia, Telenor, Telia, A1 Telekom Austria y Vodafone.
El reto entre big data y privacidad en Europa es mayúsculo, puesto que durante años las instituciones comunitarias se han esforzado en crear una legislación garantista con los derechos y la privacidad de sus ciudadanos, que halló su máxima expresión en el restrictivo Reglamento General de Protección de Datos (GDPR), que entró en vigor en 2018.
Norteamérica
Al otro lado del Atlántico, donde el debate acerca de la privacidad de los datos también ha cobrado mucha intensidad en los últimos años, una propuesta se hace cada vez más hueco entre los epidemiólogos y profesionales de la medicina y la tecnología en EE.UU.: aprovechar el big data ya existente de gigantes como Apple y Google.
Estas dos firmas controlan -salvo contadísimas excepciones- la totalidad de los sistemas operativos para móviles del país y, por tanto, ya disponen de una ingente cantidad de datos sobre los ciudadanos (como movilidad, hábitos, etc.) que podrían ser de gran utilidad para establecer correlaciones y pronósticos en torno al coronavirus.
De hecho, Google ya empezó a publicar recientemente lo que bautizó como «informes de movilidad» que muestran datos agregados y anonimizados a nivel de país o región sobre la presencia de personas en espacios geográficos divididos por categorías, como por ejemplo «parques» o «supermercados y farmacias», con el objetivo de medir la eficacia que están teniendo las medidas de confinamiento.
Estos datos, sin embargo, son extremadamente genéricos (en algunos casos se ciñen al conjunto de un país y, en los más específicos, a unidades como comunidades o condados) y no rastrean a personas de forma individualizada ni incluyen información médica, por lo que distan mucho de, por ejemplo, lo que se está haciendo en China o en otros países asiáticos como Corea del Sur.
En una carta abierta publicada a finales de marzo, varias decenas de profesionales destacados de la sanidad y la tecnología pidieron que Apple y Google creen un sistema similar al chino para rastrear contactos entre individuos pero que «sea voluntario y que preserve la privacidad».
Las dificultades de sacar adelante un proyecto de estas características son enormes por múltiples razones, entre ellas las previsibles reticencias de Apple -que lleva años posicionándose como un paladín de la privacidad- y el hipotético rechazo por parte de la opinión pública ante la difuminación de las barreras entre el sector privado y el Gobierno.
Sin embargo, los defensores de la propuesta sostienen que es una alternativa mejor a que el Gobierno tenga que crear una nueva infraestructura de vigilancia paralela a la de las empresas, ya que la experiencia de Apple y Google para proteger la privacidad de sus usuarios es precisamente la mejor garantía de que no se cometerán abusos.
Retos y oportunidades del big data en coyuntura por Covid-19
Byron Quintero, CEO de IDATA, dijo a Emprendiendo.tv que el principal reto que hay frente al tema es el marco regulatorio, ya que los avances de la inteligencia artificial y machine learning han superado la velocidad con que los gobiernos en el mundo han reaccionado para construir marcos jurídicos avanzados.
De otro lado, enfatizó en que las principales oportunidades que presenta el Covid-19 relacionadas con el tema del manejo de la información, es que se va a acelerar toda la transformación del sector público en el campo tecnológico; además si las empresas hacen un buen uso del big data van a poder conocer mejor no solo a su cliente sino al consumidor en general, brindándoles la oportunidad de crear nuevos modelos de negocio; y en la medida en que haya más velocidad y volumetría de datos la inteligencia artificial aprenderá más rápido y podrá modelar escenarios que ayuden a tomar decisiones más oportunas frente a futuras problemáticas globales.