Big Data para rastrear los viajes en avión del zika, el dengue o el ébola

Hoy en día, una persona enferma o incubando una enfermedad puede viajar de un continente a otro en cuestión de horas. En aviones y maletas pueden moverse, también, mosquitos que transmiten el virus del dengue o el parásito de la malaria. Y propagar estas enfermedades en zonas que están, aparentemente, libres de riesgo.

Una iniciativa de Unicef en colaboración con Amadeus, proveedor de soluciones tecnológicas para empresas de viajes, relaciona estos movimientos humanos con la propagación de epidemias gracias al Big Data. La información resultante les permite actuar en caso de crisis e incluso adelantarse para prevenirlas.

Una plataforma de código abierto

Magic Box es la plataforma colaborativa de intercambio de datos de Unicef. Hace posible recopilar, combinar y analizar en tiempo real datos privados y públicos. Gracias a técnicas de Big Data, estos datos se transforman en información valiosa que puede usarse con fines humanitarios y sanitarios.

Según indica Unicef, el objetivo de esta información es dar respuesta a dos preguntas principales. ¿Dónde es más probable que se propague la enfermedad? Y, ¿dónde deberían centrarse los esfuerzos para prevenir la propagación? Las respuestas permiten tomar decisiones más rápidas para prevenir y contener epidemias.

big data para prevenir epidemias

Las primeras versiones de Magic Box, todavía sin perfeccionar, se usaron para relacionar datos durante los brotes de ébola en África entre 2014 y 2016. Un caso que hizo sonar todas las alarmas mundiales por su rápido y masivo contagio. Y que sirve como ejemplo de la facilidad de propagación a nivel mundial de las enfermedades hoy en día. “El brote de ébola en África Occidental de 2014-2016, el más grande registrado en la historia, ilustró cómo estas características, junto con una comunidad no preparada para un brote repentino, pueden convertir una situación en una crisis que cuesta miles de vidas”, señalan desde Unicef.

El trabajo realizado durante esos dos años, a pesar de que la plataforma estaba todavía en una etapa temprana, sirvió para establecer una hipótesis que relacionaba la movilidad de personas con la propagación del ébola. Ahora, años después, Unicef cuenta con más colaboradores en el proyecto. Y, por lo tanto, con muchos más datos.

Datos privados para beneficios globales

Unicef ha desarrollado Magic Box gracias a las contribuciones y colaboraciones de empresas privadas. Hoy, las fuentes de datos incluyen estimaciones de población, viajes aéreos, movilidad regional o temperatura. Estos se consiguen gracias a los registros de teléfonos móviles (anónimos) o la actividad en redes sociales, entre otros.

Estos datos se comparan con otros de organismos públicos, como informes de la Organización Mundial de la Salud sobre el zika, el dengue o el ébola. O de tipo socioeconómicos o epidemiológicos. Gracias a estos datos y a la tecnología Big Data, es posible analizarlos y convertirlos en información clara.

Enfermedades que viajan en avión

El acuerdo entre Unicef y Amadeus permite anticipar los brotes de enfermedades en cualquier lugar del mundo. Se calcula que casi 12 millones de personas vuelan cada día en el mundo. Y algunos casos han demostrado que los mosquitos que salen del avión, si se adaptan al clima, pueden picar a trabajadores de los aeropuertos o a personas en las zonas próximas.

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En 2013, trabajadores del aeropuerto de Túnez fueron contagiados de malaria por la picadura de mosquitos que viajaron en avión. Uno de los principales problemas que se dan con este tipo de contagios es el problema para realizar un diagnóstico. En Túnez, por ejemplo, la malaria llevaba erradicada 30 años. Nada hacía sospechar de esta enfermedad, y tardaron una semana en diagnosticarla.

La colaboración con Amadeus, que comenzó en 2016, es fundamental para que Magic Box pueda alcanzar sus objetivos. Solo en 2017, la empresa de viajes gestionó más de 16.000 millones de reservas de viajes de avión en todo el mundo. Gracias a estos datos y a la tecnología de Magic Box, se realizaron varios mapas con predicciones de América Latina y EE.UU. Pasados unos meses, compararon estos análisis predictivos con lo que había sucedido en la realidad y pudieron comprobar que habían sido bastante acertados.

Los retos de esta tecnología

“Estos conjuntos de datos se construyen de forma pasiva mediante el uso de la tecnología y son precisamente las poblaciones más vulnerables, y en particular los niños, quienes tienen menos acceso a ella. Son, por lo tanto, los menos representados en cualquiera de estos nuevos conjuntos de datos disponibles”, advierten desde Unicef.

Así, están desarrollando también metodologías para tener una visión más precisa de los patrones de movilidad. Soluciones que permiten combinar datos de diferentes fuentes y cuantificar sesgos. Así como construir modelos que estudien más específicamente a las poblaciones que más necesitan apoyo y asistencia.

Otro de sus objetivos es conseguir vincular más tipos de datos a la acción. Y no solo para poder detectar la transmisión de enfermedades o la necesidad de acción en zonas concretas tras desastres naturales o conflictos bélicos. A medida que se incorporen más datos, se tendrá más visibilidad en tiempo real de todos los problemas que pueden afectar a las poblaciones en estado de riesgo. Haciendo hincapié, en el caso de Unicef, en los que afectan a los niños.

Imágenes | Pixabay/Emphyrio, Unsplash/jeshoots, Michał Parzuchowski