La tecnología puede y debe ayudar a enfrentar Covid19 y esto exige un conjunto de respuestas inmediatas y drásticas. También requiere análisis que vaya más allá de las próximas dos semanas.
Por Laszlo Beke
La red de computadoras que se ha creado para proveer entretenimiento, conveniencia, conexión y seguridad está ayudando en muchas formas cotidianas, desde video-conferencias hasta juegos, descanso y recuperación. Pero tecnología también provee una red de sensores que pueden coordinar las respuestas de individuos y de poblaciones en un grado inimaginable en pandemias anteriores. Hay países que están aprendiendo de ese poder panóptico en una forma atropellada y fragmentada. Los sistemas que nazcan de allí pueden seguir vigentes por un largo tiempo. Es importante observarlas, tenerlas en cuenta y aprovecharlas a futuro.
Las herramientas tecnológicas a utilizar se pueden clasificar en tres grupos: (1) Documentación – usando tecnología para decir donde se encuentra la gente, donde ha estado y su estatus con respecto a la enfermedad, (2) Modelaje – recolección de data para ayudar a explicar como se extiende la enfermedad y (3) Rastreo de Contactos – identificando las personas que han tenido contacto con otros que se han infectado.
Documentación
Allí la mayor parte de la acción ocurre durante la cuarentena y consiste en el reemplazo de llamadas telefónicas y visitas al hogar con un chequeo virtual. Honk Kong usa WhatsApp, Corea del Sur una App que dispara una alarma cuando la gente se aleja del sitio asignado y Taiwan usa directamente la data de los celulares. Los teléfonos no necesitan pasar la data directamente al gobierno, esta puede ir a terceros. Cuándo se disponga de pruebas confiables para la inmunidad – a través de la infección o eventualmente una vacuna-, estos medios pasarán a transmitir también dichos resultados.
Modelaje
Para realizar modelaje existe una extraordinaria cantidad de data. Las telefónicas conocen donde están sus clientes. Facebook, Google y otros también tienen la data, muy completa por la publicidad selectiva que se realiza. El modelaje se puede hacer con data de ambas fuentes para ir ajustando las predicciones sobre la diseminación de la enfermedad. Incluso los gobiernos pueden usar esa data para chequear el desempeño de sus políticas a nivel de ciudad o distrito. En Alemania, Deutsche Telekom ha provisto data a la agencia pública de salud, en una forma agregada sin identificar individuos. Google, quién probablemente es la que más información tiene, está explorando las formas en las cuáles se las pueda facilitar en forma agregada a modeladores y gobiernos. Un ejemplo útil, para las autoridades de salud en el tema de distanciamiento social, sería el tipo de data que le permite a Google Maps identificar congestionamiento en las calles o museos.
Los Científicos Sociales de la Computación, quiénes usan data para estudiar el comportamiento humano, están analizando como este tipo de data pueda servir para alimentar y mejorar los modelos epidemiológicos. Allí habría que diagnosticar y explorar como las relaciones modulan la forma en la cual la gente se mezcla e interactúa.
Rastreo de Contactos
El uso de la data personal se hace más delicado, cuando se va más allá del modelaje y de la política de información, y se llega al rastreo directo de individuos para determinar la forma en que adquirieron la enfermedad. Es una herramienta que puede ser muy importante para la salud pública y tiene una similitud con las tácticas modernas de contra-terrorismo. Los gobiernos mantienen secretos los procedimientos a través de los cuales capturan y usan los datos, entre otras razones para evitar que los enemigos evadan estos. Si se les usa para razones de salud, igual no sabremos sobre ello. En Israel y Corea del Sur se autorizó el uso de los sistemas militares con este fin.
Aquí también cabe la preocupación por las libertades civiles. Es factible hacer algo similar sin intervención gubernamental. Comenzando con una App que envía data coherente de salud y de traslado a un registro central. Con un sistema poderoso e inteligente se podría encontrar donde las historia de dos personas se cruzan y el sistema pudiera alertar a los otros, cuando alguien se enferma. Sin embargo, aquí hay que considerar que el número de personas que se infectará será mucho menor que aquellos que se cruzan. El reto sería como informar en forma inteligente y limitada y sin generar pánico.
Global vs Local
Esta amalgama de sistemas globales presenta su propio reto: cómo lograr que cada uno hable con el otro de manera que se estimule una respuesta global a la enfermedad, y no solo a nivel nacional o de ciudad. Los gobiernos deberían acordar protocolos comunes para el manejo de data de Covid19, facilitando el compartir recursos, En este momento se trata de una prioridad bastante baja, si se le compara con la necesidad de encontrar ventiladores y protección para la salud de los trabajadores de la salud.
Se hace referencia a Countries are using apps and data networks to keep tabs on the pandemic y Crowdsourcing to fight covid-19. También aparece en mi blog https://bit.ly/3dSaI6R.