El centro tecnológico Eurecat ha acogido hoy la presentación del primer proyecto de uso de análisis de Big Data e Inteligencia Artificial para la prevención de epidemias para ayudar a prever, detectar y mitigar su propagación, cuya coordinación técnica va a cargo del Center for Innovation in Data tech and Artificial Intelligence (CIDAI). Utilizando tecnologías digitales avanzadas, este proyecto propondrá nuevos modelos matemáticos de monitorización y predicción para la detección temprana de futuros brotes epidémicos, capaces de proporcionar la información necesaria para tomar acciones de contención y mitigación más eficaces.
Esta ambiciosa iniciativa público-privada suma los esfuerzos de la Generalitat de Catalunya, a través del Departament de Polítiques Digitals i Administració Pública y el Departament de Salut; instituciones médicas y de salud (Hospital Germans Trias i Pujol y Fundación Lucha contra el Sida); centros punteros de innovación e investigación tecnológica y grupos de investigación (CIDAI, Eurecat, Barcelona Supercomputing Center, Universidad Rovira i Virgili y Universidad de Girona) y Mobile World Capital Barcelona. Además, el proyecto cuenta con la colaboración de la iniciativa GSMA AI for Impact.
El Observatorio se ubicará en el Hospital Germans Trias i Pujol (HGTiP) y contará con la coordinación científica del doctor Bonaventura Clotet, jefe del Servicio de Enfermedades Infecciosas del HGTiP y presidente de la Fundación Lucha contra el Sida (FLS). La coordinación técnica estará a cargo del CIDAI, creado en el marco de la Estrategia en Inteligencia Artificial del Govern de Catalunya, Catalonia.AI.
La pandemia del Covid-19 ha puesto sobre la mesa la necesidad de detectar con antelación los brotes epidémicos para mejorar los procesos de contención y mitigación. Así, el observatorio epidemiológico quiere analizar la propagación de epidemias a través del análisis de datos provenientes de las redes de telefonía móvil, del censo, datos epidemiológicos y datos ambientales y meteorológicos, que ayudarán a proporcionar modelos matemáticos mejorados para diseñar las mejores estrategias para prever y mitigar la propagación de epidemias presentes y futuras.
Big Data para la prevención de epidemias
El primer proyecto de investigación del observatorio, ‘Big Data para la prevención de epidemias’, aplicará tecnología de análisis de Big Data e Inteligencia Artificial en datos epidemiológicos, datos de telefonía móvil, datos censales y datos meteorológicos con el objetivo de mejorar la comprensión de la propagación de pandemias para poder anticiparse y mejorar la gestión de los recursos públicos.
Así, primero se procederá al cruce de los datos de forma agregada y anonimizada -en ningún caso implicará trazabilidad o identificación de las personas-, y al análisis y extensión de modelos matemáticos para comparar y predecir patrones específicos de epidemias, a partir de la gripe y la Covid-19. Esto permitirá definir un primer modelo epidemiológico al que posteriormente se aplicarán técnicas y algoritmos de Machine Learning (aprendizaje automático) para mejorarlo. Finalmente, se trabajará en la construcción de una herramienta capaz de integrar las diferentes fuentes de datos de manera automática permitiendo la monitorización de la evolución de una epidemia y crear un sistema de apoyo a decisiones abierto para las comunidades científica y sanitaria.
Tratamiento de los datos y privacidad de las personas
Una de las prioridades de este Observatorio es definir y poner en marcha un modelo de tratamiento de datos que garantice plenamente el respeto a la información de carácter personal para proteger la intimidad y privacidad de los ciudadanos. En este sentido, con el fin de estudiar la transmisión del virus, se trabajará con datos epidemiológicos, y de movilidad, siempre agregados y anonimizados, siguiendo las recomendaciones y mejores prácticas del Comité Europeo de Protección de Datos (CEPD) y del Departament de Salut.
