La epidemiología es una ciencia que cuenta a sus espaldas con más de 150 años de experiencia. Como todo disciplina, la digitalización ha sacudido sus entrañas y lucha por adaptarse de la mejor manera posible al entorno tecnológico. Quienes se dedican a combatir pandemias o enfermedades endémicas no son simplemente médicos. Matemáticos, ingenieros e informáticos son algunos de los perfiles que forman ya parte de esta familia. LUCA, la unidad de datos de Telefónica, es uno de estos protagonistas alejados del entorno de la medicina. Con toda la información generada por los teléfonos móviles, contribuyen al control y prevención de posibles brotes de enfermedades como el zika, el ébola o la gripe aviaria.

La irrupción del big data como herramienta de uso cotidiano en la epidemiología apenas cuenta con cuatro años de bagaje. Pero no todos los datos disponibles poseen el mismo valor. Como explica Pedro Antonio de Alarcón, director de LUCA para bienes sociales, lo importante es el valor de la información. “La digitalización genera un gran volumen de datos en el que nosotros tenemos que buscar los relevantes. El siguiente paso es combinarlos con técnicas de inteligencia artificial para aprender a utilizarlos correctamente”, asegura.
En esta búsqueda de la relevancia, las empresas de telecomunicaciones se percataron de que la movilidad resultaba crucial para conocer el alcance de una epidemia. Si un foco había comenzado en una población y sus habitantes se trasladaban a otras partes del país, su huella quedaba reflejada en los dispositivos móviles. Por esta razón, comenzaron a poner en manos de las autoridades, organizaciones sociales y organismos epidemiológicos sus registros de datos provenientes de los teléfonos de los usuarios. “Lo bueno de esta aproximación es que se pueden crear escenarios ya determinados por un contexto. Podemos estar preparados de antemano ante la irrupción de un posible brote”, argumenta Enrique Frías, investigador de Telefónica Research. 
Uno de los proyectos en los que se encuentra inmerso LUCA es el del estudio del zika en Sao Paulo, Brasil. Uno de los principales problemas para su prevención radica en que el virus se transmite a través de un mosquito, lo que dificulta el pronóstico. El aporte de la unidad de datos de Telefónica se basa en poner sobre la mesa los flujos de movimiento de los habitantes de esta región para conocer el alcance de una posible propagación. “Los centros de epidemiología podrían usar nuestros insights para saber cómo se desplazó la gente y pueden anticipar lo que pueda suceder en ese mismo año”, afirma De Alarcón.
Los smartphones son muy valiosos para la recolección de datos. Según GSMA, la asociación que agrupa a la industria mundial del móvil, hay unos 5.000 millones de usuarios en todo el planeta. Sin embargo, pese a la gran penetración de los teléfonos, hay información que todavía debe procesarse manualmente. En zonas geográficas como América Latina o África, el big data parte de tablones en hospitales o archivos en pdf dispersos por miles ordenadores. “En España, la calidad de los datos está completamente auditada, pero en muchos países falta un largo recorrido para que sean fiables”, añade el director de LUCA para bienes sociales.

Uno de los ejemplos pioneros en la colaboración entre big data y el control de pandemias fue el de Google con la gripe porcina (AH1N1) en 2009 y 2010. Para ayudar en la prevención de esta epidemia, que provocó la muerte de unas 20.000 personas según datos de la Organización Mundial de la Salud, la compañía de Mountain View aportó las búsquedas a nivel mundial para encontrar patrones útiles con los que los usuarios estuvieran alerta frente a una de las enfermedades más contagiosas del momento. Todo ello fue posible gracias a la herramienta Google Flu Trends, que agregaba las consultas realizadas en su buscador para predecir con la mayor precisión posible brotes de esta gripe. 
Si los teléfonos demuestran su gran importancia, las redes sociales también piden paso. Allí donde no llega la monitorización del GPS o CDR (registro de detalles de llamada), los hashtag sí sirven como mecanismo de rastreo. Con darnos una vuelta por Twitter e Instagram, podemos observar casi en tiempo real si hay ciudades que comienzan a lanzar sus mensajes alertando sobre alguna enfermedad gracias al uso de la almohadilla. “Es muy relevante porque los modelos tradicionales utilizan fuentes como institutos de estadística, enlaces aéreos… que aportan solo una foto fija a diferencia de estos elementos de big data”, señala Frías.
Dentro de esta gran variedad de información disponible gracias a la movilidad, hay muchas posibilidades abiertas más allá de los registros de teléfonos móviles. En palabras del investigador de Telefónica Research, la localización de los camiones de la basura, que muestra por dónde transita la suciedad en los núcleos urbanos; la humedad del aire, la polución y las rutas de autobuses, que detallan cómo se mueven los ciudadanos, son otros factores críticos para frenar las pandemias. “El reto es cambiar la mentalidad dentro de la epidemiología. Explicar que los que venimos de fuera podemos ayudar a mejorar lo que se viene haciendo desde hace 150 años. Se trata de que acepten estos modelos y esta forma de trabajar”.