Big Data en modelos epidemiológicos

Tigo Panamá | 28 de octubre, 2020

Big Data en modelos epidemiológicos

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Hace poco los modelos de epidemias eran tema de salud, con Big Data en modelos epidemiológicos todo experto en datos requiere comprender que implican.

¿Qué son los modelos epidemiológicos? ¿Por qué se usa Big Data para estudiarlos? ¿Qué debe saber un experto en datos sobre ellos? Veamos en detalle:

En primer lugar, los modelos son representaciones matemáticas y lógicas. Por ello se utilizan, porque muestran el desarrollo de las enfermedades infecciosas. Igualmente, los modelos presentan la transmisión y consecuencias de la enfermedad en la población.

¿Qué tipos de modelos epidemiológicos existen? Cabe destacar que existen modelos clásicos. Se utiliza el modelo SIR, cuyas siglas indican: Susceptible-Infectado-Recuperado y el modelo SEIR: Susceptible-Expuesto-Infectado-Recuperado

¿Cuál es la razón para aprender sobre ellos? Precisamente, porque usando Big Data en modelos epidemiológicos se hacen simulaciones más precisas. En consecuencia, se analizan las interacciones y acciones de millones de personas con la enfermedad. A pesar de la gran cantidad de datos, los modelos basados en agentes pueden observarse en tiempo real.

Big Data y modelos epidemiológicos
Los modelos epidemiológicos deben ser validados con grandes cantidades de datos.

“Al disponer de conocimientos epidemiológicos y de datos de calidad todo cambia.”

Por ejemplo, con datos de calidad en repositorios digitales abiertos, los equipos de investigación pueden desarrollar modelos más elaborados capaces de predecir posibles epidemias.

Big Data y modelos epidemiológicos

Según la Universidad Internacional de Valencia la gestión de datos a gran escala es una herramienta clave para realizar estudios epidemiológicos. En particular, al afrontar crisis sanitarias como la actual se recurre a ellos.

Claro está, que se requieren equipos de biólogos, genetistas, químicos y científicos de datos para comprender el comportamiento de cualquier virus.

Debido a la complejidad de estudiar la pandemia en tiempo real, en Estados Unidos usan las bases de datos de COVID-19 del estado, conjuntamente con las de empresas privadas y universidades. Ciertamente, hay un interés común, vencer al virus cuanto antes, y Big Data es un aliado fundamental.

En Canadá, COVID Human Genetic Effort, consorcio internacional, accede a datos genéticos de pacientes del mundo para identificar, con Big Data, los genes y variantes de gravedad con la enfermedad

Ventajas de usar datos masivos

Seguramente, para muchas personas, los datos se relacionan con estadísticas menos serias como el deporte, pero el 2020 ha demostrado que son muy necesarios para la gestión de salud mundial.

Aunque pocos se imaginan, se utiliza el buscador Google en conjunto con bases de datos médicas para obtener información al investigar enfermedades a gran escala. Con los datos es posible crear mapas geográficos de epidemias y monitorear el desarrollo de las enfermedades.

Aún así, se sabe que los modelos son aproximaciones cada vez más exactas, para predecir el comportamiento de una enfermedad. Justamente, porque ofrecen una comparación entre rangos probables de resultados en función de valores y variables.

En resumen, para el estudio de epidemias se precisa de grandes cantidades de datos. ¿Le interesan los datos? Recuérdelo, los datos son materia prima para predecir y tomar decisiones que afectan la salud y por ende, a la sociedad.

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