Tag: Coronavirus

En el mes de mayo lanzamos la iniciativa «Plataforma de apoyo a la decisión para el COVID19» con el fin de poner en marcha una plataforma colaborativa de apoyo a la toma de decisiones para minimizar las consecuencias producidas por el Coronavirus. Asimismo, lanzabamos una llamada a la colaboración de empresas, organizaciones y/o instituciones públicas a participar en el proyecto, cuyos principales perfiles y datos necesarios para el mejor desarrollo de la iniciativa eran:

  • Telcos que aporten datos de movilidad
  • Centros de investigación: IA, Investigación Operativa, Simulación,….
  • Instituciones públicas que puedan aportar datos sanitarios
  • Iniciativas de Proximity Tracking que quieran compartir sus datos
  • Otras iniciativas relevantes para el proyecto

Esta llamada a la colaboración sigue en abierto y pueden contactar con nosotros en el formulario que aparece al final de este post.

El objetivo de esta plataforma de datos es ayudar a la toma de decisiones informadas, basadas en datos -valga la redundancia-, que permita incrementar la actividad económica minimizando los riesgos de contagio por el COVID-19. Para ello la plataforma será capaz de responder a preguntas como:

  • Tengo un numero limitado de test, ¿cómo realizo dichos test (a quien se los realizo, cuándo y dónde)? para que la información que aporten sea lo más efectiva posible en términos de control de la pandemia y mantenimiento de la actividad económica.
  • ¿Debo mantener abiertos determinados lugares de concentración social (ej. Colegios, centros comerciales, …) o debo cerrar algunos?, si debo de cerrar algunos: ¿cuáles debo cerrar y hasta cuándo?.
  • ¿Debo permitir desplazamientos entre ubicaciones o debo prohibirlas?, y si debo prohibirlas, ¿qué desplazamientos prohíbo y hasta cuándo?
  • ¿Debo confinar algún grupo de población?, y si es así, ¿que grupo y hasta cuándo?.

En un post anterior, explicábamos para qué sirve la plataforma con un un ejemplo gráfico. En esta ocasión, queremos mostrar una parte más técnica y explicar cómo funciona la Plataforma de apoyo a la decisión para el COVID19.

¿Cómo Funciona la Plataforma?

La plataforma, aprovecha datos de cualquier fuente relevante y los utiliza con un doble objetivo, por un lado, para aprender de ellos utilizando técnicas de inteligencia artificial y por otro lado recomendar las mejores decisiones a partir de los datos y del aprendizaje derivado de los mismos.

Para entender mejor su funcionamiento nos centramos en esta imagen, la cual describimos a continuación:

COVID19 Plataforma de datos

PASO UNO: Obtención de Datos de Fuentes Colaborativas

La plataforma incorpora datos de distintas fuentes relevantes sobre el COVID-19, desde resultados de análisis de centros de salud, a información proveniente de los corona detectives. Además, la plataforma dispone de datos procedentes de fuentes abiertas que son relevantes para los análisis: datos socidemograficos, meteorología, renta, …

PASO DOS: Integración de Datos

En este paso los datos provenientes de las distintas fuentes son puestos en común. Aquí es necesario que los datos hagan referencia a una misma escala temporal (ej. número de infectados por día) y espacial (ej. número de infectados por día en una determinada área) Los datos de las distintas fuentes, son integrados y puestos en un formato común, tanto espacial como temporalmente. Además en muchos casos también será necesario deiponer de fun

PASO TRES: Evaluación Escenarios

En este paso los datos integrados son utilizados con dos finalidades diferentes. Por un lado, modelos de Inteligencia Artificial, a partir de determinados factores (ej. sociodemografia de una zona, situación de contagios,…) “predicen” los parámetros que se utilizan en las simulaciones. Por otro lado, el simulador utilizando los parámetros obtenidos por el modelos de inteligencia, realiza simulaciones para cada área de estudio y acciones posibles, el resultado de todo esto son un conjunto de “escenarios”, cada uno de ellos correspondiente a realizar una acción (ej. confinar, restringir movilidad,…) en cada una de las áreas (ej. en cada código postal) y el simulador lo que obtiene es el “resultado” para cada escenario en términos de numero de contagios, numero de hospitalizado y defunciones en una ventana temporal.

PASO CUATRO: Recomendador Decisiones

En este paso los distintos escenarios y sus consecuencias, alimentan un modelo de optimización que una vez resuelto para un objetivo concreto (ej. minimizar el numero de defunciones en la ventana temporal) y unas restricciones (ej. capacidad de las UCI, capacidad de realizar tests,…). El resultado de esta optimización es la determinación de que acción aplicar en cada área, de forma que se pueda realizar con los medios disponibles y además permita minimizar nuestro objetivo (ej. minimizar las defunciones).

PASO CINCO: Interacción con la Plataforma

El usuario podrá acceder a las funcionalidades de la plataforma a través de una pagina web. Esta página permitirá al usuario evaluar distintas alternativas, visualizar los resultados sobre un Sistema de Información Geográfica y acceder a datos, KPIs y resultados de los modelos de inteligencia. Además existirá un mecanismo de feedback que permita capturar las interacciones del usuario con la plataforma, con el objetivo de mejorar la plataforma y hacer sus resultados mas relevantes.

¿Qué ventajas aporta la Plataforma de Apoyo a la Decisión?

  • Decisiones informadas basadas en datos y no en intuiciones.
  • Puesta en valor de un gran volumen de datos sobre el COVID-19 que actualmente se encuentra dispersos y mal estructurados.
  • Posibilidad de tomar decisiones en un ámbito geográfico reducido, lo que supone una gran ventaja para la actividad económica
  • Transparencia, es posible explicar con datos porque se han tomado las decisiones.
  • Datos multifuente y colaborativos, la plataforma permite incorporar de una forma muy simple datos de fuentes muy diversas, desde datos de open data, datos de movilidad, datos de evolución de la pandemia, …
  • Datos anonimizados. La plataforma funcionará con datos agregados y anonimizados, disponiendo de un servicio para la anonimización en caso de ser necesario.

¿Quieres colaborar? 

Para participar o solicitar más información:

Nombre y Apellidos

Correo electrónico (requerido)

Mensaje

Cómo nos has conocido

Este virus lo paramos juntos. Bajo esta premisa, desde ITELLIGENT, hemos querido aportar nuestro granito de arena y lanzamos esta iniciativa con el fin de poner en marcha una plataforma colaborativa de apoyo a la toma de decisiones para minimizar las consecuencias producidas por el COVID-19.

Esta plataforma pretende compatibilizar la seguridad de los ciudadanos al mismo tiempo que maximizar el desarrollo de la actividad comercial. Para llevarla a cabo, queremos invitar a empresas, organizaciones y/o instituciones públicas a participar en el proyecto. Principalmente, los perfiles y datos necesarios para el mejor desarrollo de la iniciativa serían:

  • Telcos que aporten datos de movilidad
  • Centros de investigación: IA, Investigación Operativa, Simulación,….
  • Instituciones públicas que puedan aportar datos sanitarios
  • Iniciativas de Proximity Tracking que quieran compartir sus datos
  • Otras iniciativas relevantes para el proyecto

¿Cuál es el objetivo?

Ayudar a la toma de decisiones informadas, basadas en datos, que permita incrementar la actividad económica minimizando los riesgos de contagio por el COVID-19.

¿Para qué sirve la plataforma? Lo explicamos con un ejemplo gráfico

La plataforma recopila datos relevantes para el análisis de la pandemia (datos de contagios, test realizados,…) a un nivel de desagregación alto (ej. a nivel de código postal) pero manteniendo el anonimato. La plataforma tiene acceso a fuentes de datos que le permiten caracterizar estas áreas (ej. demografía, renta, meteorología, movilidad entre códigos postales, …). Además, dispone de información sobre los recursos sanitarios (ej. camas UCI disponibles) en la zona de estudio (ej. en una provincia concreta).

PASO UNO: EVALUAR LOS ESCENARIOS

A partir de los datos disponibles para cada área de referencia (ej. para cada código postal), es posible simular como puede evolucionar su situación sanitaria a lo largo del tiempo. Pero además, podemos utilizar dichas simulaciones para evaluar la situación sanitaria si tomamos distintas medidas (decisiones).

Así, por ejemplo, dada un área concreta con unos determinados niveles de infección y unos factores asociados (ej. demografía, renta, movilidad) podemos estimar como evolucionará la infección si tomamos distintas decisiones -a esto, le llamamos distintos escenarios-. Por ejemplo, qué sucede si no hacemos nada (escenario 1), si confinamos a los infectados (escenario 2), si realizamos tracking y testeos (escenario 3) o cualquier otra decisión (ver Figura-1). El resultado de cada una de estas simulaciones nos indicará las consecuencias esperadas en cada uno de estos escenarios (ej. número esperado de infectados, hospitalizados y defunciones a lo largo del tiempo).

plataforma de apoyo a la decision covid19 - evaluacion y simulador escenarios

Figura 1: Simulador de escenarios y evaluación

PASO DOS: RESOLVER EL “SUDOKU”

En el Paso-1 vimos el efecto de tomar distintas decisiones (escenarios) para cada área de estudio (ej. para cada código postal de la provincia). En este paso es necesario tener en cuenta todas las áreas (ej. todos los códigos postales) y el efecto de las decisiones en los recursos disponibles (ej. número de camas UCI, número de tests disponibles, etc.).

Ahora necesitamos resolver una especie de “sudoku”, que nos permita determinar que decisión tomar en cada área, de forma que minimicemos el número de muertes (u otro objetivo), pero que además, se puedan hacer con los medios disponibles (ej. que no necesitemos mas camas UCI de las disponibles). La plataforma resuelve rápidamente este “sudoku” y nos ofrece las mejores decisiones que podemos tomar.

plataforma de apoyo a la decision covid19 - acciones recomendadas contra el covid19

Figura 2: Acciones recomendadas

Por ejemplo, la plataforma podría recomendar confinar un área con alta movilidad y un alto índice de contagios (Area1 en Figura-2) o restringir la movilidad desde una zona de contagio medio hacia un área de costa (Area2 en Figura-2), manteniendo el resto de las áreas sin restricciones, pero incrementando el numero de tests y tracking (Áreas 3, 4 y 5). Además, la plataforma habrá comprobado, resolviendo el “sudoku”, que estas acciones son realizables con los recursos disponibles y es la mejor combinación que podemos hacer para conseguir el objetivo marcado.

PASO TRES: TOMA DE DECISIONES

Los resultados del Paso-2, son las decisiones que la plataforma recomendará al usuario, éste podrá aceptarla o modificar algunos de los parámetros (ej. reducir el número de camas de UCI disponibles) para evaluar otras alternativas. Además, la plataforma permitirá explorar las distintas opciones desde un interfaz muy amigable.

plataforma de apoyo a la decision covid19 - probabilidad contagio

Figura 3: Probabilidad de contagio

PASO CUATRO: APRENDIZAJE

Para realizar las simulaciones en el Paso-1, la plataforma ha requerido distintos parámetros (ej. probabilidades de contagio, probabilidad de ser hospitalizado, probabilidad de defunción,…). Inicialmente esos parámetros serán unos valores estáticos, pero al ir disponiéndose de nuevos datos, es posible mejorar las estimaciones de estos parámetros. Para ello, la plataforma utilizará modelos de Inteligencia Artificial, que permiten “aprender” como influyen distintos factores (ej. edad de las personas, tamaño de las casas, densidad de población,…) en los parámetros que gobiernan la evolución de la enfermedad. Así, por ejemplo, el sistema puede “aprender” que en igualdad de condiciones, áreas con mayor densidad de población y casas más pequeñas incrementan la probabilidad de contagio (ver Figura-4). Lo que irá mejorando el resultado de la plataforma, además de ofrecer una “inteligencia” muy interesante sobre el COVID19, que también podrá ser explotada a través de la plataforma.

¿Qué ventajas aporta la Plataforma de Apoyo a la Decisión?

  • Decisiones informadas basadas en datos y no en intuiciones.
  • Puesta en valor de un gran volumen de datos sobre el COVID-19 que actualmente se encuentra dispersos y mal estructurados.
  • Posibilidad de tomar decisiones en un ámbito geográfico reducido, lo que supone una gran ventaja para la actividad económica
  • Transparencia, es posible explicar con datos porque se han tomado las decisiones.
  • Datos multifuente y colaborativos, la plataforma permite incorporar de una forma muy simple datos de fuentes muy diversas, desde datos de open data, datos de movilidad, datos de evolución de la pandemia, …
  • Datos anonimizados. La plataforma funcionará con datos agregados y anonimizados, disponiendo de un servicio para la anonimización en caso de ser necesario.

¿Quieres colaborar? 

Para participar o solicitar más información:

Nombre y Apellidos

Correo electrónico (requerido)

Mensaje

Cómo nos has conocido

 

 

Google ha creado una página web sobre el Coronavirus, comúnmente conocido como COVID-19, donde los usuarios pueden obtener todo tipo de información y datos estadísticos de la enfermedad en todo el mundo. Esta página se encuentra disponible en google.com/covid19, en inglés ya que de momento solo está enfocada a Estados Unidos. En pocos días veremos su versión española así como otras versiones para el resto de países del mundo, según han indicado en su blog:

«Launching today in the U.S., the site will be available in more languages and countries in the coming days and we’ll update the website as more resources become available. Along with our other products and initiatives, we hope these resources will help people find answers to the questions they’re asking and get the help they need.»

Emily Moxley, Product Management Director, Search

Google-COVID19-data-e-insights

Esta página posee información y recursos para comprender el brote de la pandemia mundial, además de consejos e información general, podemos encontrar mapas y estadísticas actualizadas. Esta web se divide en las siguientes secciones:

  1. Información sobre la enfermedad
  2. Consejos sobre seguridad y prevención de la enfermedad
  3. Datos e insights acerca de la enfermedad en todo el planeta
  4. Tips y recursos para llevar una vida en casa y/o teletrabajar desde casa
  5. Donaciones a organizaciones como la OMS, Fondo de Respuesta Solidaria COVID-19 de la Fundación de las Naciones Unidas y otros organizamos de la Salud Pública (EEUU)
  6. Lo último publicado en el blog de Google COVID-19

En este último apartado de la web, el blog posee post como aquello que más buscan los usuarios en Google acerca del Coronavirus, o cómo enseñar desde casa con recursos para profesores y estudiantes, entre otras temáticas.

Datos consultados a fecha de 23 de marzo de 2020 a las 9.00 A.M (Madrid).

Datos consultados a fecha de 23 de marzo de 2020 a las 9.00 A.M (Madrid).

coronavirus inteligencia artificial

Desde que el coronavirus (COVID-19) brotó en Wuhan (China) a finales de 2019, este virus gripal se ha ido extendiendo a lo largo de todo el mundo hasta llegar afectar a más de 180 mil personas en 100 países. Cuando China inició su respuesta al virus, se apoyó en su fuerte sector tecnológico y específicamente en la Inteligencia Artificial (IA) y el Data Science para rastrear y combatir la pandemia.

Hemos podido ver como en el corazón de la epidemia del coronavirus se ha ido desplegando todo tipo de tecnologías para luchar contra la enfermedad. Desde bots para desinfectar, drones con cámaras térmicas, cascos inteligentes o hasta software de reconocimiento facial. Por este motivo, os desglosamos un ranking de las 5 tecnologías más relevantes basadas en Inteligencia Artificial y Data Science empleadas en China para combatir el COVID-19.

1. Inteligencia Artifical para identificar, rastrear y pronosticar brotes

Cuanto mejor podamos rastrear el virus, mejor podremos combatirlo. Al analizar noticias, redes sociales y documentos gubernamentales, la Inteligencia Artificial (IA) puede aprender a detectar cuándo es posible que se genere un brote. El seguimiento de los riesgos de enfermedades infecciosas mediante el uso de IA, ha servido para advertir sobre la amenaza del virus varios días antes de que los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades o la Organización Mundial de la Salud emitieran sus advertencias públicas.

Asimismo, gracias a la Inteligencia Artificial ha sido posible que trabajadores de atención médica primaria hayan podido detectar y controlar la enfermedad de manera eficiente. Un ejemplo es el gigante chino de comercio electrónico Alibaba, que construyó un sistema de diagnóstico basado en IA para diagnosticar el virus en segundos y con un 96% de precisión.

2. Drones entregan suministros médicos

Una de las formas más seguras y rápidas de obtener suministros médicos allí  donde se necesita durante un brote epidémico es la entrega mediante drones. Empresas fabricantes de drones está utilizando sus vehículos aéreos no tripulados para transportar muestras médicas y material de cuarentena con un riesgo mínimo entre centros de  control sanitario y hospitales. También, se han utilizado  drones  para patrullar espacios públicos, rastrear el incumplimiento de los mandatos de la cuarentena y para capturar imágenes térmicas.

3. Los robots esterilizan, entregan suministros, entre otras tareas.

En China, empresas que han desarrollado tecnologías automatizadas o robots, han destinado estos productos para completar muchas tareas, como limpiar y esterilizar; y entregar alimentos o medicamentos, para reducir la cantidad de contacto entre personas. Algunos de estos robots utilizan luz ultravioleta para matar de forma autónoma bacterias y virus. En China, una empresa desplegó sus robots que generalmente los utilizaban en la industria de la restauración para dar  servicios de este tipo a más de 40 hospitales de todo el país.

Más allá de los robots y los drones, China también ha movilizado su sofisticado sistema de vigilancia para controlar a las personas infectadas y establecer las cuarentenas. Las cámaras de reconocimiento facial son comunes en China, y ahora las compañías están actualizando el software para escanear multitudes en busca de gente con fiebre o para identificar a las personas que no usan máscaras

4. Telas perfeccionadas para la protección

Empresas como la startup israelí Sonovia Tech esperan armar sistemas de salud y otros sectores con máscaras faciales hechas con un tejido antipatógeno y antibacteriano que se basa en nanopartículas de óxido de metal.

5. Inteligencia Artificial para identificar personas infectadas

Si bien es un uso controvertido de la tecnología y la Inteligencia Artificial, el sofisticado sistema de vigilancia de China utilizó tecnología de reconocimiento facial y software de detección de temperatura para identificar a las personas que podrían tener fiebre y tener más probabilidades de tener el virus.

Otra tecnología similar a los «cascos inteligentes» utilizados por los funcionarios de la provincia de Sichuan para identificar a las personas con fiebre. El gobierno chino también ha desarrollado un sistema de monitoreo llamado Código de Salud que utiliza grandes datos (big data) para identificar y evaluar el riesgo de cada individuo en función de su historial de viajes, cuánto tiempo han pasado en puntos críticos de virus y la posible exposición a las personas que portan el virus. A los ciudadanos se les asigna un código de color (rojo, amarillo o verde), al que pueden acceder a través de una app para indicar si deben ser puestos en cuarentena o permitidos en público.

En una pandemia global como COVID-19, la tecnología, la Inteligencia Artificial y la ciencia de datos se han vuelto críticas para ayudar a las sociedades a enfrentar el brote de manera efectiva.

Fuente: By Bernard Marr en Forbes (2020): «Coronavirus: How Artificial Intelligence, Data Science And Technology Is Used To Fight The Pandemic«