«El Observatorio nos permitirá contar con modelos predictivos complejos para explorar resultados epidemiológicos a largo plazo, a partir de un patrón. Nos vamos a poder adelantar a una futura crisis sanitaria y tomar decisiones más acertadas y adecuadas». Así ha presentado el Dr. Oriol Mitjà, médico investigador de la Fundación Lucha contra el Sida (FLS), el primer Observatorio Epidemiológico de Cataluña, a partir de tecnologías digitales como Big Data o IA (Inteligencia Artificial). El proyecto se servirá de dichas tecnologías para proponer nuevos modelos matemáticos de monitoreo y predicción que detecten, en primera instancia, futuros brotes epidémicos. Modelos que aportarán la información necesaria para decidir acciones de contención y mitigación más eficaces, mejorando la gestión de los recursos públicos.
«El Observatorio nos permitirá contar con modelos predictivos complejos para explorar resultados epidemiológicos a largo plazo. Nos vamos a poder adelantar a una futura crisis sanitaria y tomar decisiones más acertadas y adecuadas«
Oriol Mitjà, médico investigador de la Fundación Lucha contra el Sida (FLS).
Datos del censo y de teléfonos móviles
Los modelos matemáticos se obtendrán tras cruzar datos provenientes de las redes de telefonía móvil, del censo, datos epidemiológicos, ambientales y metereológicos. Mediante estos patrones, el observatorio dará respuesta a cuestiones muy prácticas pero básicas durante una crisis sanitaria como la que se ha generado con el Covid-19, tal y como ha detallado Mitjà. Por ejemplo, cuándo debería empezar un proceso de desconfinamiento. O si estamos midiendo bien la movilidad que se pueda producir durante una desescalada.
Se trata del primer proyecto de investigación del Observatorio, que llevará el nombre Big Data para la prevención de epidemias. Los datos, obtenidos mediante tecnologías como Big Data e Inteligencia Artificial, se cruzarán de forma agregada y anonimizada. «En ningún caso implicará trazabilidad o identificación de las personas«, ha aclarado el Dr. Marc Torrent, director del Center for Innovation in Data tech and Artificial Intelligence (CIDAI).
Respeto a la información privada de los ciudadanos
Durante la rueda de prensa han resaltado, en más de una ocasión, que se va a crear un modelo de tratamiento de datos que garantice el respeto a la información de carácter personal, protegiendo la intimidad y privacidad de los ciudadanos. En este sentido, se van a seguir las recomendaciones y buenas prácticas del Comité Europeo de Protección de Datos (CEPD) y del Departament de Salut.
A partir de los modelos matemáticos con los que comparar y predecir patrones específicos de epidemias, como la gripe y el Covid-19, se definirá un primer modelo epidemiológico al que se aplicarán técnicas y algoritmos de Machine Learning (aprendizaje automático). Finalmente, se trabajará en la construcción de una herramienta, disponible a mediados del año que viene, capaz de integrar diferentes fuentes de datos de forma automática. Esta herramienta monitorizará la evolución de una epidemia y creará un sistema de apoyo abierto a decisiones para las comunidades científica y sanitaria.
El Hospital Germans Trias i Pujol (HGTiP) albergará este Observatorio que coordinará el Dr. Bonaventura Clotet, jefe del Servicio de Enfermedades Infecciosas del HGTiP y presidente de la FLS. La coordinación técnica irá a cargo del Center for Innovation in Data tech and Artificial Intelligence(CIDAI), creado en el marco de la Estrategia en Inteligencia Artificial del Govern, Catalonia.AI.
Inversión de 600.000 euros
En el proyecto se han invertido 600.000 euros, el 50% a cargo del Departament de Polítiques Digitals i Administració Pública de la Generalitat de Catalunya, tal y como ha anunciado el conseller Jordi Puigneró. Esta iniciativa público privada también cuenta con la implicación del Departament de Salut así como instituciones médicas y de salud (Hospital Germans Trias i Pujol y Fundación Lucha contra el Sida; centros de innovación e investigación tecnológica (CIDAI, Eurecat, Barcelona Supercomputing Center, Universitat Rovira i Virgili, Universitat de Girona y Mobile World Capital Barcelona.
