Ciencia de datos para la respuesta ante pandemias
En marzo de 2020, un equipo multidisciplinar de voluntarios empezó a colaborar con la Presidencia de la Generalitat Valenciana para contribuir a la respuesta ante la COVID-19. La colaboración reunió a personal investigador del sistema universitario y sanitario valenciano, con la participación de instituciones públicas, operadoras de telefonía móvil y empresas tecnológicas. Nuria Oliver coordinó el equipo como comisionada de la Presidencia para la Estrategia Valenciana de Inteligencia Artificial y la ciencia de datos contra la COVID-19.
El trabajo se organizó en cuatro líneas relacionadas: análisis de la movilidad, modelos epidemiológicos, predicción y ciencia ciudadana. Esta página reúne el programa y sus principales resultados científicos. La página original de Valencia IA4COVID conserva la relación de instituciones y personas participantes.
El principal reconocimiento internacional del programa fue ganar el reto XPRIZE Pandemic Response de 500 000 dólares, patrocinado por Cognizant: una competición mundial de cuatro meses para desarrollar sistemas basados en datos que ayudasen a tomar decisiones frente a la COVID-19.
Encuestas ciudadanas y efectos sociales
La COVID19ImpactSurvey fue una encuesta en línea de 24 preguntas sobre contactos sociales, salud, empleo, efectos económicos y la capacidad y disposición de las personas para confinarse. Llegó a recoger más de 500 000 respuestas en España, Italia, Alemania y Brasil.
El primer estudio revisado por pares analizó 156 614 respuestas recogidas durante la primera ola en España. Estudios posteriores examinaron los cambios en la disposición a permanecer confinado, el aislamiento social y el funcionamiento práctico de las pruebas, el rastreo y el aislamiento en España e Italia. Fueron encuestas voluntarias en línea, no muestras probabilísticas: los resultados describen a sus participantes y asociaciones entre variables, pero no prevalencias nacionales exactas ni efectos causales.
Publicaciones seleccionadas:
- Assessing the Impact of the COVID-19 Pandemic in Spain
- Key Factors Affecting People's Unwillingness to Be Confined
- The Impact of Control and Mitigation Strategies in Spain and Italy
- Social Isolation During the COVID-19 Pandemic in Spain
Movilidad, datos ciudadanos y privacidad
Los datos agregados de movilidad pueden ayudar a describir cambios en los desplazamientos y los contactos físicos, pero no constituyen un censo. El acceso al móvil, la cobertura de cada operadora y los patrones de uso pueden dejar a parte de la población infrarrepresentada. Esta línea estudió posibles usos en salud pública y, al mismo tiempo, cuestiones de gobernanza, privacidad, acceso a los datos y control por parte de la ciudadanía.
ACDC-Tracing planteó un diseño concreto para preservar la privacidad: vales anónimos que una persona con un resultado positivo podría compartir con contactos conocidos. Estos podrían solicitar una prueba sin que un servicio central recogiera sus identidades o historiales de ubicación. Fue una propuesta de sistema, no el resultado de un despliegue a escala poblacional.
Publicaciones seleccionadas:
- Mobile Phone Data for Informing Public Health Actions
- Mobile Phone Data and COVID-19: Missing an Opportunity?
- Give More Data, Awareness and Control to Individual Citizens
- ACDC-Tracing: Towards Anonymous Citizen-Driven Contact Tracing
Análisis de brotes y predicción
Un estudio analizó todos los brotes registrados en la Comunitat Valenciana entre septiembre y diciembre de 2020. La mayoría se controló en dos semanas, aunque unos pocos duraron más de dos meses. Un modelo posterior basado en redes neuronales recurrentes predijo casos diarios en 30 países e incorporó intervenciones, vacunación y pérdida de inmunidad.
Publicaciones seleccionadas:
Ganadores del reto XPRIZE Pandemic Response de 500 000 dólares
Un logro decisivo del programa: el equipo ValenciaIA4COVID ganó el reto XPRIZE Pandemic Response de 500 000 dólares, patrocinado por Cognizant.
El trabajo de predicción dio lugar a un predictor y un prescriptor de intervenciones. En lugar de proponer una única política supuestamente óptima, el sistema generaba alternativas con distintos equilibrios entre los contagios esperados y el coste social y económico de las restricciones. El sistema ganador se probó con datos reales durante la competición y mediante la colaboración del equipo con la Generalitat Valenciana.
El artículo que describe el predictor y el prescriptor también recibió el premio al mejor artículo de ciencia de datos aplicada de ECML-PKDD 2021. La página del proyecto XPRIZE conserva la presentación interactiva original.
Lecciones para futuras crisis
Las encuestas pueden mostrar experiencias que no aparecen en los registros administrativos; los datos de movilidad pueden mejorar el conocimiento de la situación; y los modelos pueden ayudar a comparar posibles medidas. Ninguna de estas fuentes es completa por sí sola. Su uso responsable exige considerar la representatividad, la privacidad, la incertidumbre, la transparencia y la diferencia entre predicción y causalidad.
Un estudio posterior basado en entrevistas a personas expertas de España e Italia encontró que los datos no tradicionales permitieron obtener información rápida cuando las fuentes convencionales llegaban con retraso. También señaló problemas persistentes de acceso, calidad, cobertura demográfica, infraestructura y gobernanza.