Leonel Massiccioni, Ingeniero en Sistemas de Información y fundador de Analyti-K.
Ante esta nueva normalidad, donde convivir con el Covid-19 se ha instalado como parte de nuestras vidas, el uso de grandes cantidades de información permitiría asignar un enorme nivel de fiabilidad para realizar pronósticos más acertados, por ejemplo, en la lucha contra este desconocido virus que hasta el momento no tiene cura, siendo una herramienta más para ayudar en esta batalla.
De acuerdo a la firma Valuate Reports, el tamaño del mercado global de Big Data y Business Analytics se estimó en US$171.390 millones en 2018 y se espera que aumente su valor en más de US$512.000 millones para 2026, incrementándose a una tasa compuesta anual de 14,8% entre 2019 y 2026, lo que augura que el negocio relacionado con este tipo de análisis va en ascenso.
Frente a esto, Leonel Massiccioni, Ingeniero en Sistemas de Información y fundador de Analyti-K, destaca que las tecnologías de Machine Learning son el principal motor de la Inteligencia Artificial, pues permiten gestionar y procesar volúmenes enormes de datos (Big Data), lo que posibilita vislumbrar patrones en los mismos, anticipar resultados a futuro y así lograr diferentes conclusiones como es el caso de la pandemia del Covid-19.
Es así como el pasado mes de febrero el Centro de Ciencia e Ingeniería de Sistemas de la Universidad de Johns Hopkins en Estados Unidos desarrolló un mapa que permite observar la evolución del brote en todo el mundo en tiempo real localizando geográficamente todos los casos detectados y sus muertes.
Otro ejemplo de la importancia de este tipo de análisis es el trabajo de un grupo de científicos de distintas nacionalidades, que ideó un prototipo de modelo que podría predecir brotes cerca de dos semanas antes de que ocurran, permitiendo contar con tiempo para aplicar medidas efectivas de contención.
Una herramienta para afrontar la crisis sanitaria
En un artículo publicado en arXiv.org, un equipo, encabezado por Mauricio Santillana y Nicole Kogan de la Universidad de Harvard, presentó un algoritmo que registró señales de peligro por lo menos 14 días antes de que el número de casos comenzara a aumentar. Este sistema se basa en el monitoreo en tiempo real de Twitter, búsquedas en Google y datos de movilidad de teléfonos celulares, entre otras fuentes. Según lo descrito por los especialistas, este algoritmo podría convertirse en “un termostato de los sistemas de acondicionamiento de aire o de calefacción y encargarse de avisar cuándo es necesario activar o flexibilizar las intervenciones de salud pública”, o sea ayudaría a las autoridades a generar planes más seguros ante posibles rebrotes del virus.
Con una pandemia que cambió la manera de interactuar entre los seres humanos, demostrando la vulnerabilidad de la sociedad para batallar contra enfermedades desconocidas en un futuro cercano, surge el debate sobre el potencial de la utilización de Big Data e Inteligencia Artificial para analizar esta y otras situaciones similares. “Este modelo podría mejorar, de una manera significativa y exitosa, la forma de afrontar correctamente la crisis sanitaria para evitar futuros brotes”, señala el ejecutivo y agrega que “esta tecnología seguirá cobrando importancia en el sistema sanitario no solo de Chile, sino del mundo entero”.
