¿Podría un algoritmo predecir los siguientes pasos de la pandemia?

Por Benedict Carey

Mauricio Santillana, investigador de Harvard, en Cambridge. Santillana desarrolló un algoritmo que podría predecir la evolución de la pandemia (Tony Luong/The New York Times)
Mauricio Santillana, investigador de Harvard, en Cambridge. Santillana desarrolló un algoritmo que podría predecir la evolución de la pandemia (Tony Luong/The New York Times)

Decidir cuándo flexibilizar o hacer más estrictas las medidas aplicables a las actividades de la economía local se ha convertido en el juego de adivinanzas más trascendental del mundo y, para hacerlo, cada persona encargada de tomar decisiones sobre política pública tiene sus propios instintos y referencias. Que los hospitales alcancen el 70 por ciento de su capacidad, por ejemplo, es una señal de alerta; también lo es el aumento en el número de casos y muertes.

Sin embargo, como han constatado en días recientes los gobernadores de estados como Florida, California y Texas, esas referencias no constituyen un buen sistema de alarma. En cuanto el coronavirus encuentra un resquicio para atacar a la población, les gana dos semanas de ventaja a los funcionarios de salud, pues circula y se multiplica con rapidez antes de que alguien se percate de su resurgimiento en los hospitales, las clínicas que hacen pruebas y otros lugares.

En respuesta a este problema, un grupo internacional de científicos desarrolló un modelo (o, por lo menos, el principio de un modelo) que podría predecir brotes unas dos semanas antes de que ocurran, a tiempo para aplicar medidas efectivas de contención.

La cifra de nuevos contagios superó por segunda vez en pocos días el récord de 60.000 arrastrada por los brotes en estados del sur y del oeste como Florida, Texas, California, Arizona y Georgia. (Estados Unidos) EFE
La cifra de nuevos contagios superó por segunda vez en pocos días el récord de 60.000 arrastrada por los brotes en estados del sur y del oeste como Florida, Texas, California, Arizona y Georgia. (Estados Unidos) EFE

En un artículo publicado el 2 de julio en arXiv.org, el equipo, encabezado por Mauricio Santillana y Nicole Kogan de la Universidad de Harvard, presentó un algoritmo que registró señales de peligro por lo menos 14 días antes de que el número de casos comenzara a aumentar. El sistema se basa en el monitoreo en tiempo real de Twitter, búsquedas en Google y datos de movilidad de teléfonos celulares, entre otras fuentes.

Según escriben los científicos, el algoritmo podría funcionar “como el termostato de los sistemas de acondicionamiento de aire o de calefacción y encargarse de avisar cuándo es necesario activar o flexibilizar las intervenciones de salud pública”; en otras palabras, permitiría una reactivación más segura y sencilla de las actividades.

“En el área del modelado de enfermedades infecciosas, en la mayoría de los casos se plantean diferentes situaciones con base en suposiciones iniciales”, explicó Santillana, director del Laboratorio de Inteligencia Automática del Hospital Infantil de Boston y profesor asociado de Pediatría y Epidemiología en la Universidad de Harvard. “En este caso, lo que hacemos es observar, sin suponer nada. La diferencia es que nuestros métodos responden a cambios inmediatos en la conducta, los cuales podemos incorporar”.

Expertos ajenos a la investigación a quienes les mostramos este nuevo análisis, que no ha sido arbitrado, comentaron que demuestra el valor creciente de los datos obtenidos en tiempo real, como aquellos que ofrecen las redes sociales, para mejorar modelos existentes.

El estudio muestra “que fuentes alternativas de datos de siguiente generación pueden dar alertas tempranas sobre aumentos en la presencia de COVID-19”, aseveró Lauren Ancel Meyers, bióloga y estadística en la Universidad de Texas, campus Austin. “En particular si los números de casos confirmados se quedan rezagados debido a retrasos en la búsqueda de tratamiento y por esperar resultados de pruebas”.

El análisis de datos en tiempo real se ha utilizado para calcular el avance de una enfermedad por lo menos desde 2008, cuando algunos ingenieros de Google comenzaron a rastrear las tendencias de búsqueda de palabras como “sentir agotamiento”, “dolor de articulaciones”, “dosis de Tamiflu” entre otras para calcular las visitas al médico debido a la influenza.

Mauricio Santillana (Tony Luong/The New York Times)
Mauricio Santillana (Tony Luong/The New York Times)

El algoritmo, conocido como Google Flu Trends, no funcionaba muy bien. Por ejemplo, evaluaciones posteriores revelaron que con mucha frecuencia sobrestimaba las visitas al médico, debido a limitaciones de los datos y la influencia de factores externos como la atención mediática, que puede elevar el número de búsquedas no relacionadas con una enfermedad real.

Desde entonces, los investigadores le han hecho muchos ajustes a este enfoque, como combinar las búsquedas de Google con otro tipo de datos. Algunos equipos de la Universidad de Carnegie-Mellon, University College de Londres y la Universidad de Texas, entre otras, cuentan con modelos que incorporan algún tipo de análisis de datos en tiempo real.

“Sabemos que ninguna fuente de datos es útil de manera aislada”, explicó Madhav Marathe, profesor de Informática en la Universidad de Virginia. “La aportación de este nuevo artículo es que cuentan con una buena y amplia variedad de fuentes”.

Según reporta en el artículo nuevo, el equipo analizó datos en tiempo real de cuatro fuentes además de Google: publicaciones en Twitter relacionadas con la COVID-19 (geoetiquetadas para conocer su localización), búsquedas realizadas por doctores en una plataforma para médicos denominada UpToDate, datos anónimos de movilidad de teléfonos celulares y medidas de los termómetros inteligentes de Kinsa, que registran información en una aplicación. Integró estas fuentes de datos con un sofisticado modelo de predicción desarrollado en la Universidad del Noreste en Estados Unidos, basado en cómo se desplazan e interactúan las personas dentro de las comunidades.

Para poner a prueba la capacidad de predicción de las tendencias observadas en las fuentes de datos el equipo observó cómo se correlacionaba cada una de ellas con el número de casos y muertes en marzo y abril, en cada estado.

En Nueva York, por ejemplo, una tendencia muy pronunciada al alza en publicaciones de Twitter relacionadas con la COVID-19 comenzó más de una semana antes de que el número de casos explotara a mediados de marzo; las búsquedas pertinentes en Google y las mediciones de Kinsa se dispararon varios días antes.

22/05/2020 Un hombre se somete a una prueba de coronavirus en Florida, Estados Unidos
POLITICA INTERNACIONAL
Greg Lovett/Palm Beach Post via  / DPA
22/05/2020 Un hombre se somete a una prueba de coronavirus en Florida, Estados Unidos POLITICA INTERNACIONAL Greg Lovett/Palm Beach Post via / DPA

El equipo combinó todas estas fuentes de datos y les asignaron un peso con base en el calibre de su correlación con un posterior aumento en los casos. Este algoritmo “armonizado” fue capaz de predecir brotes con 21 días de anticipación en promedio, según descubrieron los científicos.

En cuanto al futuro, predice que es probable que Nebraska y Nueva Hampshire experimenten aumentos en el número de casos en las siguientes semanas si no se toman otras medidas, a pesar de que el número de casos en este momento se mantiene estable.

“Me parece que podemos esperar alertas por lo menos con una semana de anticipación, siendo conservadores y tomando en cuenta que la epidemia cambia continuamente”, señaló Santillana. Algunos de sus coautores son científicos de la Universidad de Maryland, en el condado de Baltimore, la Universidad de Stanford y la Universidad de Salzburgo, así como la Universidad del Noreste.

Añadió: “No creemos que estos datos vayan a reemplazar la vigilancia tradicional, sino a ofrecerle una especie de confirmación. Es el tipo de información que puede permitirles a los responsables de tomar decisiones decir con más seguridad: ‘No hay que esperar una semana más, actuemos ahora’”.

© The New York Times 2020

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