La pandemia por COVID-19 está teniendo repercusiones duras en todo el mundo y en cada estamento de nuestra sociedad. El impacto en la salud y en el estado de bienestar está alcanzando dimensiones nunca vistas; tanto es así, que la desaceleración de la crisis ya está dando lugar a lo que se califica como la “nueva normalidad”. Así mismo, la pandemia y sus consecuencias han sacado a la luz ciertos aspectos en los que los países aún tienen margen de mejora.
Aquí hablamos de aspectos o áreas como la cooperación internacional para afrontar los retos acontecidos – y que están por llegar – o la capacidad tecnológica de la que disponen muchos estados y empresas. Entidades públicas y privadas están haciendo grandes esfuerzos por subsanar estos y otros aspectos, y ya se están dando los primeros pasos para lograrlo, pero aún queda camino por recorrer.
En una primera fase de lucha contra la enfermedad, los gobiernos se han centrado en frenar el crecimiento de contagios, disminuyendo el número de infectados y fallecidos, y optimizando los recursos sanitarios para evitar su saturación. Una vez superadas las primeras fases de la lucha, en las que muchos países han conseguido aplanar la curva de expansión o están en proceso de alcanzarlo, vienen las siguientes fases de recuperación de la actividad, todas ellas delimitadas por un contexto en el que la planificación, la estrategia y la innovación adquieren un papel fundamental para actuar de manera rápida y efectiva para la sociedad y el tejido empresarial.
Una gestión basada en la analítica de datos permite dar soporte a la toma de decisiones para atender mejor a las cuestiones que surjan durante esos u otros procesos. Los estados necesitan hacer predicciones y pasar a una toma de decisiones objetiva y basada en evidencias que aumente su probabilidad de éxito y permita acortar la duración de las epidemias, así como evitar o minimizar rebrotes. Es en este punto donde el uso de la tecnología, en particular de la inteligencia artificial, va a convertirse en un activo determinante para la gestión de la crisis, lo cual ya se ha visto demostrado en el uso que le han dado en países como China o Corea del Sur.
Integrar la Inteligencia Artificial (IA) como herramienta clave en los procesos de decisión, ampliar su utilización de manera transversal en el ámbito sanitario o en el análisis de perfiles en riesgo socioeconómico, por ejemplo, puede realmente marcar la diferencia. Y no solo eso, sino que también puede sentar las bases de una verdadera transformación del funcionamiento actual de la sanidad y de muchos servicios públicos asociados a ella, lo cual es beneficioso tanto a corto como a medio plazo para la sociedad, las AAPP y todo tipo de organizaciones.
IA para predecir la evolución de la enfermedad y conocer mejor el virus
Predecir el desarrollo de la enfermedad e investigar el virus ha sido la primera necesidad de todos los gobiernos. Por ello, los modelos epidemiológicos de predicción han sido la principal solución adoptada para intentar comprender y anticipar la evolución de la curva del COVID-19. Ahora impera la necesidad de su uso en la fase de desescalada y vuelta a la “normalidad” para conocer con mayor precisión y profundidad la situación socioeconómica y geográfica de la manera más objetiva posible.
En este punto es necesario poner a trabajar en tiempo real toda la capacidad predictiva que nos proporcionan los algoritmos de inteligencia artificial. Esta acción tiene como objetivo modelizar donde están los puntos calientes de crecimiento de la enfermedad y cuáles son las características que diferencian las zonas de mayor o menor crecimiento. Así, los gobiernos pueden ir tomando las medidas de apertura o confinamiento casi en tiempo real y de forma dinámica, adecuándolas a las necesidades de cada zona particular.
La rapidez de respuesta es, sin duda, una variable crítica. La capacidad para cambiar políticas y aplicar protocolos va a ser clave: rectificar una medida a tiempo salva vidas; comenzar cuanto antes el desconfinamiento o relajarlo allí donde es posible salva empleos y favorece el equilibrio social. Cuanto más precisa sea la predicción y más dinámica la actuación, más capacidad tendrán los gobiernos y el sistema sanitario para evolucionar.
Un ejemplo práctico del uso de la IA es el que están llevando a cabo el prestigioso instituto alemán Robert Koch Institute (RKI) y la reconocida Cleveland Clinic, en Estados Unidos. Con el apoyo tecnológico de SAS, están utilizando modelos de IA para la toma de decisiones, predecir futuras demandas y planificar en consecuencia a los datos de manera efectiva. Con estos modelos pueden gestionar mejor las UCIs, los equipos de protección (mascarillas, guantes, batas) o los respiradores para los pacientes.
Trazabilidad de los contactos
El uso de la IA y los datos en la gestión sanitaria de la crisis no está exento de debate. Una de las herramientas más potentes para luchar contra la expansión de la enfermedad es localizar a los infectados, trazar sus movimientos y conocer exactamente con quién han estado en contacto para que se pueda estimar el riesgo de contagio y fomentar medidas preventivas de aislamiento.
Aunque esto no es algo nuevo per se, puesto que la sanidad tiene un registro de los pacientes, la posibilidad de utilizar nuevas fuentes de datos como los proporcionados por los operadores de telecomunicaciones o la localización de las aplicaciones móviles ha revolucionado las posibilidades de automatizar y hacer el seguimiento de esta información.
Todos los gobiernos se van enfrentan al reto de decidir cómo van a llevar a cabo esta trazabilidad, con sus potenciales dilemas éticos. La Comunidad Económica Europea está realizando una labor de intentar estandarizar cómo pueden hacerle frente. Protección de datos, auditabilidad y transparencia de los algoritmos utilizados son puntos críticos destacados en sus recomendaciones, y algo que deberán cumplir las plataformas de IA empleadas.
La “nueva normalidad” tras la pandemia
Las AAPP están lanzando programas de subsidios y estímulos económicos para intentar ayudar a los ciudadanos más desfavorecidos e impactados por la pandemia y evitar el colapso del tejido empresarial. Asegurar el destino de esas ayudas es un reto de big data y análisis de datos que permite optimizar la distribución de los recursos.
Más allá de la optimización, los gobiernos necesitan asegurar que nadie aproveche las circunstancias para obtener ayudas que no le corresponden. En la lucha contra el fraude, las diferentes instituciones encargadas de gestionar los subsidios necesitan sistemas inteligentes que les alerten de forma automática, e idealmente de manera preventiva, de los casos sospechosos en la solicitud de las ayudas y beneficios sociales.
En la “nueva normalidad” afrontamos diferencias tanto en el ritmo de recuperación de los diferentes sectores como en el comportamiento de los consumidores. La oferta de empleo se trasladará a los sectores con más crecimiento o con una recuperación más rápida y esto requerirá de programas de formación para desempleados que les ayuden a adaptarse aesta nueva realidad. La IA en este ámbito puede ser de gran ayuda para hacer un mejor ajuste de la oferta y demanda, perfilando a los desempleados y sus capacidades de forma que proactivamente pueda ofrecerles las opciones de empleo más adecuadas a su perfil. La eficiencia en el control del gasto, además, va a tomar más relevancia que nunca.
Los gobiernos necesitan también inteligencia para conocer con antelación como quedará el mapa del tejido empresarial de las diferentes regiones. Predecir, por ejemplo, el riesgo de quiebra de las diferentes empresas, especialmente de las PYMES, va a ser clave para tener una visión detallada del impacto de la crisis económica y, en consecuencia, definir medidas especiales de financiación para ayudar a los negocios más necesitados.
Así mismo, el cambio en los hábitos de consumo requerirá de nuevas capacidades de predicción de la demanda que aseguren el suministro de los niveles de abastecimiento, en particular de bienes de primera necesidad. El contexto actual requiere de nuevas técnicas y agilidad para cambiar los supuestos tradicionales y aplicar ajustes reaccionando en poco tiempo.
Analítica de datos para una rápida recuperación económica
El uso de los datos de forma holística como herramienta estratégica y de planificación es el principio básico de la gestión sanitaria y la rápida recuperación económica.
En SAS entendemos el mundo en el que vivimos como una fuente inmensa de datos que hay que trasformar en un entorno inteligente, donde la toma de decisiones objetiva y la predicción permitan gestionar de forma eficiente situaciones críticas y de gran repercusión social o financiera, como son posibles nuevas oleadas de la pandemia actual o los diferentes retos de la vuelta al trabajo y el crecimiento económico que tenemos por delante.
Estamos observando cómo los gobiernos y empresas que ya habían implementado soluciones de analítica, están reaccionando más rápido y de forma más efectiva; y el resto de las organizaciones deben de acelerar su adopción para transformar los retos en oportunidades y ser eficientes. Y el momento de hacerlo es ahora.
