{"id":15703,"date":"2014-10-16T09:00:36","date_gmt":"2014-10-16T13:30:36","guid":{"rendered":"https:\/\/seryhumano.com\/web\/?p=15703"},"modified":"2015-12-30T08:08:45","modified_gmt":"2015-12-30T12:38:45","slug":"los-celulares-pueden-ser-el-peor-enemigo-del-ebola","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/seryhumano.com\/web\/?p=15703","title":{"rendered":"Los celulares pueden ser el peor enemigo del \u00e9bola"},"content":{"rendered":"

\u00bfPodr\u00eda detenerse el brote de \u00e9bola con an\u00e1lisis de inmensas cantidades de datos?<\/strong><\/p>\n

\"\"<\/a>

Educar a la gente sobre c\u00f3mo se propaga el virus es crucial. (Imagen: Getty)<\/p><\/div>\n

Un n\u00famero creciente de cient\u00edficos dedicados al estudio de datos a gran escala cree que s\u00ed.<\/p>\n

Los tel\u00e9fonos m\u00f3viles, usados masivamente incluso en los pa\u00edses m\u00e1s pobres de \u00c1frica, est\u00e1n demostrando ser una rica fuente de datos.<\/p>\n

La empresa de celulares Orange Telecom en Senegal ha entregado datos de voz y de texto an\u00f3nimos a partir de 150.000 tel\u00e9fonos m\u00f3viles a Flowminder, una organizaci\u00f3n sin fines de lucro en Suecia que fue capaz de elaborar mapas detallados de los movimientos t\u00edpicos de la poblaci\u00f3n en la regi\u00f3n.<\/p>\n

Con esto, las autoridades podr\u00edan ver d\u00f3nde est\u00e1n los mejores puntos geogr\u00e1ficos para establecer centros de tratamiento y las formas m\u00e1s eficaces para restringir los viajes en un intento de contener la enfermedad, que ha dejado m\u00e1s de 4.000 muertos en \u00c1frica Occidental, aun cuando esto sea controversial.<\/p>\n

Inconveniente<\/strong><\/p>\n

El inconveniente de estos datos es que no son actuales y las autoridades tendr\u00edan que ser capaces de trazar los movimientos en tiempo real.<\/p>\n

Adem\u00e1s, los movimientos de poblaci\u00f3n tienden a cambiar durante una epidemia.<\/p>\n

\"Los<\/a>

Los movimientos de la gente en \u00c1frica Occidental se est\u00e1n mapeando a trav\u00e9s de los celulares. (Flowminder\/Worpop)<\/p><\/div>\n

Esta es la raz\u00f3n por la cual los Centros para el Control y Prevenci\u00f3n de Enfermedades de EE.UU. (CDC por sus siglas en ingl\u00e9s) tambi\u00e9n est\u00e1n recogiendo la actividad de tel\u00e9fonos celulares a partir de los datos de los operadores m\u00f3viles y realizando mapas de d\u00f3nde provienen la mayor\u00eda de las llamadas a los centros de ayuda.<\/p>\n

Un repentino aumento de llamadas a una l\u00ednea de ayuda de un \u00e1rea en particular podr\u00eda sugerir un brote y alertar a las autoridades para dirigir m\u00e1s recursos a ese lugar.<\/p>\n

La empresa especializada en mapeo Esri est\u00e1 ayudando a los CDC a visualizar estos datos y superponer otras fuentes existentes provenientes de los censos para construir una imagen general m\u00e1s completa.<\/p>\n

El nivel de actividad en cada antena de telefon\u00eda m\u00f3vil tambi\u00e9n da una especie de mapa de calor en relaci\u00f3n a d\u00f3nde est\u00e1 la gente y lo m\u00e1s importante, hacia d\u00f3nde se est\u00e1n moviendo.<\/p>\n

\u00abNunca hab\u00edamos tenido datos an\u00f3nimos a esta escala<\/em>\u00ab, dice Nuria Oliver, directora cient\u00edfica de la compa\u00f1\u00eda de telefon\u00eda m\u00f3vil Telef\u00f3nica.<\/p>\n

\u00abEl impacto m\u00e1s positivo que podemos tener es ayudar a las organizaciones de socorro y a los gobiernos a anticipar c\u00f3mo es probable que se propague una enfermedad<\/em>\u00ab, asevera.<\/p>\n

\u00abHasta ahora ten\u00edan que confiar en la informaci\u00f3n anecd\u00f3tica, hospitalaria, sobre el terreno, encuestas e informes policiales<\/em>\u00ab.<\/p>\n

Lecciones del c\u00f3lera<\/strong><\/p>\n

Este tipo de an\u00e1lisis de datos de tel\u00e9fonos ya se ha aplicado con \u00e9xito a otras crisis de salud.<\/p>\n

Por ejemplo, en 2010, despu\u00e9s del terremoto en Hait\u00ed, un equipo conjunto de investigaci\u00f3n del Instituto Karolinska en Suecia y la Universidad de Columbia en EE.UU., analiz\u00f3 datos de llamadas telef\u00f3nicas de dos millones de celulares en la red de Digicel Hait\u00ed.<\/p>\n

Esto permiti\u00f3 a Naciones Unidas y otros organismos humanitarios a entender los movimientos de poblaci\u00f3n durante las operaciones de socorro y durante el brote de c\u00f3lera posterior, lo que se tradujo en asignar los recursos de manera m\u00e1s eficiente e identificar las \u00e1reas en mayor riesgo de nuevos brotes de c\u00f3lera.<\/p>\n

\"La<\/a>

La empresa celular Digicel ayud\u00f3 a detectar los desplazamientos humanos tras el terremoto en Hait\u00ed. (Imagen: Getty)<\/p><\/div>\n

El an\u00e1lisis de los datos de 15 millones de tel\u00e9fonos tambi\u00e9n se est\u00e1 utilizando para trazar y predecir la propagaci\u00f3n de la malaria en Kenia.<\/p>\n

Sin embargo, Oliver aclara que los datos de celulares s\u00f3lo \u00abdan una imagen parcial de lo que est\u00e1 pasando<\/em>\u00ab.<\/p>\n

\u00bfMedidas eficaces?<\/strong><\/p>\n

Para obtener una visi\u00f3n m\u00e1s completa, se necesitan m\u00e1s fuentes de datos y la capacidad de analizarlos de forma r\u00e1pida, dicen los expertos.<\/p>\n

\u00abEl an\u00e1lisis de grandes datos tiene por objeto agrupar muchas fuentes de informaci\u00f3n diferentes con la finalidad de encontrar patrones<\/em>,\u00bb dice Frances Dare, director gerente de Accenture Health.<\/p>\n

\u00abTenemos cl\u00ednicas, informes m\u00e9dicos, informes de prensa, comentarios en las redes sociales, informaci\u00f3n de trabajadores p\u00fablicos de salud sobre el terreno, datos transaccionales de minoristas y farmacias, compra de boletos de viaje, datos de las llamadas a l\u00edneas de ayuda, as\u00ed como el seguimiento geoespacial<\/em>\u00ab.<\/p>\n

Este an\u00e1lisis tambi\u00e9n se puede utilizar para medir si las pol\u00edticas de contenci\u00f3n, las campa\u00f1as de educaci\u00f3n y los tratamientos est\u00e1n funcionando, argumenta Peder Jungck, jefe de tecnolog\u00eda de la divisi\u00f3n de seguridad e inteligencia de BAE Systems.<\/p>\n

\"Si<\/a>

Si se determina d\u00f3nde est\u00e1 el brote, el env\u00edo de recursos se hace m\u00e1s afectivo. (Imagen: Getty)<\/p><\/div>\n

\u00abPor ejemplo, los m\u00e9dicos pueden ver qu\u00e9 porcentaje de la poblaci\u00f3n est\u00e1 tomando las precauciones adecuadas para reducir al m\u00ednimo la propagaci\u00f3n de la enfermedad y qu\u00e9 porcentaje est\u00e1 ignor\u00e1ndolas mediante el an\u00e1lisis conjunto de grandes datos, tales como las redes sociales en las poblaciones de alto riesgo<\/em>\u00ab, dice.<\/p>\n

\u00abEn el caso del \u00e9bola<\/a>, el estudio conjunto de grandes datos tambi\u00e9n podr\u00eda analizar los posibles retos de saneamiento y si los factores ambientales regionales, tales como el clima, que podr\u00edan afectar la velocidad con la que se propaga la enfermedad\u00bb.<\/p>\n

Propagaci\u00f3n transfronteriza<\/strong><\/p>\n

En la era de los viajes internacionales es mucho m\u00e1s f\u00e1cil que las enfermedades se propaguen, sobre todo cuando tienen un per\u00edodo de incubaci\u00f3n de hasta 21 d\u00edas, como el caso del \u00e9bola.<\/p>\n

Por ello, Europa y EE.UU. est\u00e1n en estado de alerta e implementando programas de detecci\u00f3n en algunos aeropuertos.<\/p>\n

En la era digital, el seguimiento de los movimientos de personas potencialmente infectadas es mucho m\u00e1s f\u00e1cil.<\/p>\n

\u00abPuertos, datos de tren y avi\u00f3n, as\u00ed como el reconocimiento de matr\u00edculas, pueden potencialmente ayudar a ubicar a personas infectadas e identificar a qui\u00e9nes pudieron haber entrado en contacto con estas personas<\/em>\u00ab, dice David Bolton, director de cuidado de la salud en la empresa de an\u00e1lisis de grandes datos Qlik, que est\u00e1 desarrollando una aplicaci\u00f3n para rastrear el virus del \u00c9bola.<\/p>\n

Los analistas tambi\u00e9n est\u00e1n mejorando su capacidad para detectar las tendencias en la actividad de motores de b\u00fasqueda y redes sociales.<\/p>\n

Google Flu Trends ha estado intentando predecir los brotes de gripe en base a la frecuencia con que la gente usa t\u00e9rminos clave en sus b\u00fasquedas.<\/p>\n

Sin embargo, se ha demostrado que esta herramienta es a veces inexacta.<\/p>\n

\"La<\/a>

La salud p\u00fablica es un tema transnacional y empieza en los aeropuertos.<\/p><\/div>\n

Otros m\u00e9todos que hacen uso de una gama mucho m\u00e1s amplia de datos en conjunto, est\u00e1n teniendo m\u00e1s \u00e9xito.<\/p>\n

Por ejemplo, la consultora de negocios Accenture, la compa\u00f1\u00eda especialista en grandes datos SAS y la Universidad de Carolina del Norte en EE.UU., dicen que pudieron predecir la temporada de la gripe 2012-13 tres meses antes de que los CDC emitieran su advertencia oficial.<\/p>\n

Foto<\/p>\n

\u00abMediante el an\u00e1lisis de las redes sociales, como blogs, foros en l\u00ednea y Twitter, podemos encontrar se\u00f1ales de alerta temprana de eventos de salud<\/em>,\u00bb dice Frances Dare de la consultora Accenture.<\/p>\n

\u00abHemos reducido el n\u00famero de palabras clave que indican s\u00edntomas de la gripe a 152, mapeado d\u00f3nde se estaban utilizando estas palabras y prediciendo un brote de gripe casi dos meses antes de que los datos oficiales se dieran a conocer en 2013″<\/em>.<\/p>\n

\u00abEstamos aprendiendo\u00bb<\/strong><\/p>\n

En resumen, los an\u00e1lisis de grandes datos est\u00e1n siendo aplicados a todos los niveles para combatir la propagaci\u00f3n del \u00e9bola.<\/p>\n

\"M\u00e1s<\/a>

M\u00e1s de 4.000 personas han muerto ya por el \u00e9bola en Africa Occidental. (Imagen: EPA)<\/p><\/div>\n

Pero como admite David Bolton de Qlik: \u00abEstamos aprendiendo todo esto desde el principio, nunca hemos tenido este nivel de datos antes<\/em>\u00ab.<\/p>\n

\u00abAs\u00ed que es probable que sea demasiado pronto para decir si el an\u00e1lisis de grandes datos est\u00e1 teniendo un impacto significativo en la tasa de propagaci\u00f3n de la enfermedad<\/em>\u00ab.<\/p>\n

\u00abPero al menos est\u00e1 ayudando a decidir d\u00f3nde asignar nuestros recursos<\/em>\u00ab.<\/p>\n

seryhumano.com \/ Matthew Wall<\/p>\n

Fuente: bbc.co.uk<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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