El Big Data, la nueva arma contra el Coronavirus

El Big Data, la nueva arma contra el Coronavirus
El 6 de enero de 2020 el Centro de Control de Enfermedades (CDC) de los Estados Unidos lanzó una alerta de viaje de nivel 1 a la ciudad de Wuhan, tres días después la Organización Mundial de la Salud (OMS) hizo pública la existencia de un brote de coronavirus.
Pero el 31 de diciembre, siete días antes, Bluedot, una startup canadiense especializada en la vigilancia de enfermedades infecciosas a través de la Inteligencia Artificial, ya había dado la señal de alarma.
El secreto de Bluedot está en el Big Data. Emplean herramientas de procesamiento del lenguaje natural (NLP) y machine learning, para chequear datos de innumerables fuentes como comunicados oficiales, noticias, datos de aerolíneas, datos demográficos o informes de salud animal. Pueden procesar cantidades ingentes de información durante las 24 horas del día.
Tras el componente digital entra en juego el humano, en el que un grupo de programadores y especialistas médicos revisan los descubrimientos de la Inteligencia Artificial, los comprueban y redactan los informes que posteriormente son enviados a sus clientes; entre los que se encuentran los ministerios de Sanidad de Canadá, Filipinas o Singapur.
Pero su capacidad no se reduce a detectar amenazas de salud, sino que su principal objetivo reside en analizar cómo las enfermedades pueden propagarse a otras partes del mundo y dilucidar las secuelas que puedan tener.
Así pues, utilizando datos de viajes que mostraban que ciudades estaban más conectadas con Wuhan, Bluedot adelantó que las primeras urbes en ser contagiadas serían Bangkok, Hong Kong, Tokio, Taipei, Phuket, Seúl y Singapur. Acertaron en todos esos casos.
Esto es solo un ejemplo del inimaginable potencial que el Big Data abre en la prevención y el tratamiento de las enfermedades. La detección temprana del Alzheimer, de la leucemia o del cáncer de mama son algunos de los campos en los que ya se está trabajando. El enorme interés de organismos como la Unión Europea está propiciando que su introducción en el sistema sanitario esté ya muy cerca. Así, Virtual Desk ya ha puesto en marcha proyectos de investigación en esta área, en colaboración con universidades, hospitales y otras compañías, que permitirán en un futuro próximo la detección precoz de distintos tipos de cáncer basándose en inteligencia artificial.
En el futuro, la tecnología será uno más de los instrumentos empleados por la Medicina. Los profesionales sanitarios, además de estar formados en su especialidad para la atención a pacientes, pero además deberán también tener conocimientos avanzados y aptitudes en estadística y matemáticas para la investigación en este tipo de modelos predictivos. El Big Data cambiará la Medicina, tal y como la conocemos, y nos ayudará a enfrentarnos tanto a las enfermedades conocidas como a las que supongan un nuevo desafío.
Virtualdesk presenta dos candidaturas a los premios #ASLAN2020 de Administraciones Públicas

Virtualdesk presenta dos candidaturas a los premios #ASLAN2020 de Administraciones Públicas
Tras ganar el premio #ASLAN2019 por el proyecto Eccentric Madrid y la plataforma para la identificación de riesgo percibido en Seguridad Vial -desarrollada para el Ayuntamiento de Madrid-, Virtualdesk acaba de presentar dos nuevas candidaturas a la nueva edición de los premios de la Asociación @aslan.
En esta ocasión, Virtualdesk postula dos de sus proyectos más innovadores: la implantación de la app de carga del Consorcio Regional de Transportes de Madrid (CRTM) para tarjetas de transporte público y el Sistema Integrado de Gestión del Área de Acción Social del Ayuntamiento de Bilbao.
El primero de los proyectos –la implantación de la app de carga del Consorcio Regional de Transportes de Madrid (CRTM)- ha hecho posible emplear el smartphone para cargar y/o recargar títulos de transportes en cualquiera de las tarjetas (Multi, Tarjeta Transporte Público Personal, Tarjeta Azul, etc…) del Consorcio Regional de Transportes. Tras varias fases de prueba, la app inició su producción en enero de 2020. En la actualidad, cuenta con 6.000 usuarios, cifra que irá incrementando paulatinamente, hasta su apertura a todos los usuarios en verano de 2020.
El segundo –el Sistema Integrado de Gestión del Área de Acción Social del Ayuntamiento de Bilbao– engloba la gestión integral de la atención primaria de servicios sociales en la ciudad, tanto el Procedimiento de Intervención Social, como la administración de todos los recursos, las Prestaciones Económicas y el Servicio de Ayuda a Domicilio e incluye módulos concretos de gestión como Valoración de Dependencia, Comedores Sociales, Absentismo Escolar, Alojamientos Sociales, etc… Gracias a esta plataforma, el Ayuntamiento de Bilbao ha optimizado el servicio que presta a los ciudadanos y se ha situado entre las ciudades tecnológicamente más avanzadas en el área de los servicios sociales.
Mediante estos premios, la Asociación @aslan identifica, reconoce y divulga experiencias que contribuyan a desarrollar nuevos servicios, mejorar la eficiencia y reducir los costes en la transformación digital de las Administración Públicas.
En esta edición se han presentado un total de 65 candidaturas que optan a una de las catorce categorías del galardón. La entrega de premios se celebrará el día 10 de marzo, durante la Cena de Gala del Congreso ASLAN2020.
La Unión Europea apuesta por el machine learning en el sector sanitario

La Unión Europea apuesta por el machine learning en el sector sanitario
La asistencia sanitaria representa el 10% del Producto Interior Bruto (PIB) de la Unión Europea y este gasto se incrementa continuamente debido al rápido envejecimiento de la población, al aumento de la prevalencia de enfermedades crónicas y al crecimiento del coste de la tecnología médica. Se estima que para 2060 ese gasto ascenderá al 30% del PIB.
Ante esta previsión, resulta indispensable tomar las medidas necesarias para asegurar la sostenibilidad de los modelos sanitarios actuales, reduciendo los costes, pero manteniendo y mejorando la calidad asistencial.
Para alcanzar este ambicioso objetivo, la Unión Europea ha decidido apostar por el desarrollo de soluciones basadas en el big data, la inteligencia artificial y el machine learning. DeepHealth y BigMedilytics son dos de los proyectos más importantes que se están llevando a cabo en este sentido. Cuentan con millones de euros de presupuesto y con la colaboración simultánea de expertos internacionales.
Estas soluciones se sirven del enorme potencial de los datos médicos generados (aproximadamente 1 Zettabyte) para aplicar técnicas de aprendizaje y crear modelos predictivos que permitan hallar innovadoras y eficaces vías de evaluación, seguimiento y tratamiento de enfermedades.
Las posibilidades que se abren son infinitas e ilusionantes; desde la mejora de la calidad de vida de personas con dolencias crónicas -como las migrañas- hasta la detección de enfermedades que todavía no se han manifestado, como por ejemplo en el caso del Alzhéimer.
El del cáncer es otro de los campos de batalla donde se espera que machine learning sea capaz de marcar la diferencia, detectando precozmente enfermedades como el cáncer de mama, la leucemia, el cáncer de próstata, páncreas o el de pulmón. Así como, descubriendo, por ejemplo, que pacientes podrían ser más receptivos a un tratamiento con inmunoterapia. Su aplicación real en el sistema sanitario parece inminente y Virtual Desk ya ha iniciado proyectos de investigación en este ámbito.
El machine learning no sustituirá la labor de los especialistas y de los patólogos, pero se convertirá en una herramienta imprescindible en la medicina del mañana gracias a su ingente capacidad de análisis, aprendizaje y predicción. Esta increíble tecnología, que apenas está dando los primeros pasos de un camino lleno de posibilidades, servirá en un futuro para salvar y mejorar millones de vidas.