IMFarmacias_105.2 ESPECIAL COVID-19

ESPECIAL COVID-19 paradigmade ‘cajanegra’,mal aceptadopor el sector porque nopermite dar una respuesta sobre cómo elmodelo infiere las respuestas” . Aunque a ello repone el profesor que“ se empieza a comprobar que las técnicas de Machine Learning aciertan al realizar algunos diagnósticos muy específicos ”. En el caso concretode España, Cosials declara su optimismo inicial hasta la llegada de la pandemia, “ porque resultó estimulante la creaciónde una secretaríade EstadodeDigita- lizacióne InteligenciaArtificial, endependencia del Ministeriode Economía, conpotencial para ejercer un liderazgo tecnológico que permita, entre otras cosas , desarrollar una aplicación Domeñar la curva Según el profesor, el Big Data está llamado a cumplir un papel capital en la predicción de la evolución del comportamiento de la curva de las pandemias, en busca de lamayor certidumbre posible. Con la salvedad de que, de momento, “ el trazado de la curva, como descripción del evolutivo de lo acontecido sólo segúnmodelosdecomportamientoanterior,so- brevariables significativas como infectabilidad, incubaciónoafectación,propiciaqueseamenos certera de lo deseable ”. A excepción, matiza el experto, sí haya certidumbres parciales como que “ la distancia social ya ha demostrado su utilidad para el control de dicha curva ”. En el caso de la UIC, pone como ejemplo, el soporte físico del Big Data de su programa formativo se focaliza, preferentemente, en el desarrollo de modelos predictivos, mediante técnicas de Aprendizaje Automatizado ( Ma- chine Learning ). Mientras que, para temas de persistencia, su equipo trabaja con reposito- rios de datos desestructurados ( data lakes ) basados en Google Cloud Platform para el desarrollo de modelos pre- dictivos propios con una visión heterogénea sobre las herramientas de almacenamiento, procesado analítico y visualización. Barreras europeas y domésticas Como ejemplos internacionales de uso de Big Data para detectar y frenar la pandemia, Cosials cita países como Corea del Sur, China y Taiwán, a partir de experiencias previas como el Síndrome Respira- torio Agudo Severo (SARS) y con el Síndrome Respiratorio de Oriente Medio (MERS), que permitieron la centralización de la recaptación de los datos. Estos países tuvieron la prioridad de detectar el foco me- diante sistemas de alerta tempranas.“ Apartir de una ‘instantaneidad’ que permite irmás rápidoque la velocidadde propagacióndel virus, con unBigDataque generamapas de calor para las zonas afectadas, según tamaño y velocidad de expansión ”, según precisa. Por lo que procede adoptar unmodelo de propagación con esta tecnología, además de realizar el máximo número de tests diagnósticos rápidos y precisar las necesarias medidas de contención. Al hilo de lo anterior, el entrevistado distingue entre tres formas de manejar y poseer la información en la Ciencia de los Datos: la comunal asiática encabezada por China, en la que los datos son del Estado; la humanista europea, donde pertenecen al ciudadano; y la“salvaje” americana, en la que el dato es objeto de lucro. Estas diferencias esenciales motivan que existan más dificultades en Europa para el desarrollo del Big Data, como acredita el Reglamento General de Protección de Datos (RGDP). Razón por la que “ la aplicación de Big Data como tecnología de apoyo al Machine Learning no tiene mucha implantación en el ámbito sanitario de España, ya que suele aplicar el SIN SABER LA CAUSA DE TODOS LOS FALLECIMIENTOS NO SERÁ POSIBLE CONOCER LA MORTALIDAD TOTAL POR COVID-19 ¿Qué es Big Data? Big Data es la ciencia que permite descubrir patrones de comportamiento en el ámbito de la inferencia a partir de muchas evidencias y una cantidad gigante de datos. Genera predicciones a futuro sobre lo que va a pasar, mediante el cálculo agregado de macrodatos, y no se limita a describir estadísticamente lo que pasó con anterioridad. Esto tiene aplicabilidad, entre otras cosas, a la hora de anticipar el comportamiento de la curva de una pandemia. Los datos de la pandemia provienen, inicialmente, de la actualización digital realizada en los centros hospitalarios y de salud. Para el seguimiento de los pacientes, una vez restablecidos de Covid-19, la geolocalización permite mantener el conocimiento del evolutivo de la curva, con restricciones en el modelo europeo, altamente garantista y alejado del uso estatal o empresarial que se hace de los datos, según las ópticas asiática y norteamericana, respectivamente.