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Big data para surfear olas

A.M.
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El ingeniero informático segoviano Álvaro Fuentes Valverde, de 23 años, recibe el Premio 'Andrés Laguna' tras evaluar con inteligencia artificial las medidas sanitarias de la segunda ola de la pandemia

Álvaro Fuentes en un aula del campus 'María Zambrano' de la UVa - Foto: Rosa Blanco

A través de la inteligencia artificial conocemos que fueron efectivas para evitar contagios  las medidas de restricción de movilidad y cierres perimetrales que se adoptaron en la segunda ola de la pandemia, en el segundo semestre de 2020,  y que habían sobrado los cierres de grandes superficies comerciales y gimnasios, porque apenas se produjeron casos.

Están son algunas de las conclusiones del Trabajo Final de Grado (TFG) del segoviano Álvaro Fuentes Valverde, de 23 años, que ha sido alumno de la Escuela de Ingeniería Informática del campus 'María Zambrano' de la Universidad de Valladolid (UVa).

El 27 de abril, Álvaro Fuentes recibirá el Premio 'José Ángel Gómez de Caso Canto', promovido por la 'Asociación Andrés Laguna para la Promoción de las Ciencias de la Salud',  que cuenta con la colaboración de la Fundación Caja Rural de Segovia, y del Ayuntamiento de Segovia, convocado anualmente con el fin de reconocer a aquellos universitarios que elaboren un trabajo de campo o de investigación, cuyo objetivo sea revalorizar cualquier aspecto relacionado con la salud de las personas. 

Los convocantes han reconocido que es la primera vez que se otorga este premio en el área de la ingeniería informática poniendo de manifiesto el carácter multidisciplinar de la misma, desde donde pueden converger distintos puntos de vista en el ámbito de la salud, destacando la «pertinencia y la actualidad» de este trabajo de investigación. 

A este ingeniero informático, que ahora trabaja en un proyecto para la Organización Mundial de la Salud con NTTData,  una compañía de comunicaciones especializada en la integraicón de sistemas,  filial de Nippon Telegraph and Telephone,  una de las empresas más importantes de Japón, le rondaba en la cabeza la idea de que su TFGdebía demostrar que que la informática puede ayudar en otros campos, como el de la salud, sobre todo debido a la situación que se está viviendo, entonces inmersos en la segunda ola de la pandemia. Era como aportar su granito de arena desde este campo a la lucha contra la  covid-19, ayudando a los sanitarios y a la población en general. 

El autor del trabajo reconoce que, al principio, fue complejo. En temas de inteligencia artificial lo más importante es el conjunto de datos (dataset), saber qué tipo de variables y parámetros se iban a usar.  En el ambito de la Comunidad de Castilla yLeón, donde está enclavada la UVa, se fijó en una serie de zonas de salud en las que se recopilaron datos, como contagios, muertes por el virus o número de pruebas realizadas. En cuanto a medidas aplicadas, se seleccionaron una serie de zonas de salud especialmente escogidas debido a su alto nivel de incidencia y a confinamientos aplicados durante el periodo de verano. 

Asimismo se recogiron los  datos de movilidad incluidos en un proyecto llevado a cabo por el Gobierno de España, a través del Ministerio de Transportes, Movilidad y Agenda Urbana, donde,  a través de big data –una técnica de recopilación y procesamiento de datos–, se obtenía el número de entradas y salida de cada zona de salud, identificándolas por tipos,  aquellas que eran por motivos laborales o por vuelta a la residencia habitual.

Fuentes explica que, tras el primer paso de la recopilación de información, en la que había que identificar las variables de todas las zonas de salud y obtener toda la información,  procesarla, transformarla y tratarla, se llevó a cabo lo que se llama en en inteligencia artificial un proceso de 'clustering',    que básicamente consiste en partir de una serie de datos desagrupados, por no decir un caos,  para buscar patrones. 

Como dato más interesante, explica este ingeniero informático, se vio que «toda medida que tuviera un impacto fuera grande o leve en la movilidad, el movimiento entre zonas de salud  o comunidades autónomas provocaba una gran bajada de la incidencia». 

Otra de las medidas efectivas, según Fuentes, era el cierre de la hostelería «pero fue curioso observar el por qué, no era exactamente porque en estos lugares se evitaran contagios, sino porque tenía un gran impacto en la movilidad, se reducía mucho entre zonas de salud y poblaciones». Asimismo, se detectó que la limitación e interacción social, como reuniones de seis y diez personas, fueron efectivas y la controlar o suspender visitas a residencias de ancianos también fueron  efectivas porque era un grupo muy débil.

Por el contrario, como medidas menos eficaces,  se apreciaron la prohibición o cierre de centros comerciales o gimnasios, porque en ellos era obligatorio el uso de mascarillas y contaban con medidas anticovid, perjudicándose este sector económico.

Algunas zonas elegidas fueron Miranda de Ebro, Aranda, Cantalejo o Miranda del Castañar. En este entorno, como en Íscar, se comprobó que, si se producía movilidad laboral, los contagios eran bastante activos, sobre todo, donde había actividad de agricultura al acudir  trabajadores a recoger hortalizas o verduras. De cara al futuro, Álvaro Fuentes quiere mejorar el trabajo introduciendo datos de vacunación, variable que, de existir en aquel momento, habría provocado un cambio significativo en medidas a aplicar, pero se partió de una situación en la aún no se contaba con un remedio efectivo. 

El trabajo lo considera como  una herramienta para comunidades autónomas, gobiernos o instituciones sanitarias. Lo ideal, en su opinión, «sería crear una interface gráfica, una aplicación,  en la que se puedan insertar los datos de zona de salud,  a nivel de poblaciones pequeñas, los datos epidemiológicos y ver las medidas que se deben aplicadas para reducir la incidencia rápidamente.