{"id":19563,"date":"2020-04-16T15:47:23","date_gmt":"2020-04-16T14:47:23","guid":{"rendered":"https:\/\/www.mioti.es\/es\/?p=19563"},"modified":"2022-09-19T17:34:14","modified_gmt":"2022-09-19T17:34:14","slug":"data-science-para-predecir-el-covid-19","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/mioti.es\/es\/data-science-para-predecir-el-covid-19\/","title":{"rendered":"Data Science para predecir el COVID-19"},"content":{"rendered":"<p>o realmente atrayente para la mayor\u00eda es conocer las claves que maneja el Data Science para hace frente a una situaci\u00f3n tan delicada como la actual. Es algo que, por fuerza, genera un inter\u00e9s indiscutible, y prueba de ello son las muchas acciones que se est\u00e1n llevando a cabo para combatir esta crisis sanitaria. Solo en <strong>Kaggle<\/strong>, una de las comunidades para data scientists m\u00e1s importantes del mundo, se han llegado a publicar m\u00e1s de <strong>44.000 investigaciones profesionales<\/strong> relacionadas con el coronavirus. La comunidad amateur tambi\u00e9n se ha volcado publicando m\u00e1s de<strong> 5000 notebooks<\/strong>. Y las cifras, en pocas semanas, no hacen m\u00e1s que aumentar.<\/p>\n<h2>Visualizar el problema (Data Analysis)<\/h2>\n<p>Instituciones, universidades y compa\u00f1\u00edas de primer nivel, han creado decenas de dashboards que ofrecen representaciones visuales de datos sobre la situaci\u00f3n actual de la pandemia. Adicionalmente, tambi\u00e9n usuarios y comunidades cuyo \u00fanico inter\u00e9s es participar y contribuir, han sido capaces de crear estas \u00fatiles herramientas.<\/p>\n<p>Esto solo es una peque\u00f1a muestra de lo que en Data Science se conoce como <strong>data analysis<\/strong>. Para entender un problema, primero debemos ser capaces de visualizarlo. Solo as\u00ed conoceremos su magnitud. Por eso resultan tan \u00fatiles los dashboards, y por eso la representaci\u00f3n visual de datos se torna esencial.<\/p>\n<p>Adem\u00e1s, tras la aparente complejidad de estas representaciones, no se esconde una disciplina solo apta para unos pocos. Cualquiera con unos m\u00ednimos conocimientos y mucho inter\u00e9s, puede crear la suya (de hecho, los alumnos de MIOTI, tras solo 4 semanas de clases, son capaces de elaborar un dashboard perfectamente funcional). Unos peque\u00f1os bloques de c\u00f3digo realizados en <strong>Python<\/strong>, uno de los lenguajes de programaci\u00f3n m\u00e1s populares de la actualidad y el preferido por buena parte de la comunidad de data scientists, son suficientes para crear un dashboard que ayude a entender la dimensi\u00f3n de un problema.<\/p>\n<p>A continuac\u00f3n, y a modo de ejemplo, hemos destacado los siguientes por su <strong>calidad<\/strong> y <strong>utilidad<\/strong>.<\/p>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/www.arcgis.com\/apps\/opsdashboard\/index.html#\/bda7594740fd40299423467b48e9ecf6\">Dashboard de CSSE de la Universidad Johns Hopkins<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/co.vid19.sg\/singapore\/dashboard\">Dashboard de Singapur<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/nextstrain.org\/ncov\/global\">Dashboard del Proyecto Nextstrain<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/ncov2019.live\/data\">Dashboard creado por Avi Schiffmann<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/covid19.isciii.es\/\">Dashboard oficial del Ministerio de Ciencia e Innovaci\u00f3n<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/grafana.sysadm.es\/d\/Y9Anj9_Wz2dsadasDXCAxz5\/coronavirus-spain?orgId=4\">Dashboard de la plataforma abierta Grafana<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<h2>Predecir su evoluci\u00f3n (Forecasting)<\/h2>\n<p>Una vez que vemos y entendemos qu\u00e9 es lo que est\u00e1 pasando, llega el momento de \u2018predecir\u2019 qu\u00e9 va a suceder a continuaci\u00f3n. En data sciente, esta es la <strong>fase de forecasting<\/strong>. Siguiendo con el caso del COVID-19, cualquiera puede llegar a pensar que, para realizar una predicci\u00f3n sobre su evoluci\u00f3n, ser\u00e1 necesario recurrir a complejas t\u00e9cnicas de <strong>Machine Learning<\/strong>,<strong> Deep Learning<\/strong>, <strong>redes neuronales<\/strong> o <strong>algoritmos<\/strong> complejos. La realidad es bien distinta, puesto que la mayor\u00eda de los modelos de predicci\u00f3n que podemos encontrar y que, en muchos casos, son los mismos que han utilizado las administraciones gubernamentales para intentar adelantarse al virus, se corresponden con el conocido <strong>modelo \u201cSIR\u201d<\/strong>. Se trata de un modelo matem\u00e1tico utilizado para enfermedades contagiosas creado a principios del siglo XX por <strong>Ronald Ross<\/strong> y <strong>William Hammer <\/strong>y que forma parte de un conjunto de modelos conocidos como <em><strong>compartamental models<\/strong><\/em>.<\/p>\n<p><strong>SIR<\/strong>, en su ramificaci\u00f3n m\u00e1s sencilla, se basa en clasificar a la poblaci\u00f3n en tres bloques diferenciados: aquellos susceptibles de <strong>contraer<\/strong> una infecci\u00f3n, aquellos que <strong>ya est\u00e1n infectados<\/strong>, y aquellos que ya se han <strong>recuperado<\/strong>, englobando en este \u00faltimo caso tanto a los que sobreviven a la enfermedad, como a los que fallecen por ella.<\/p>\n<p>Una vez hecha la clasificaci\u00f3n, lo primero es definir las probabilidades de pasar de un estado a otro. Si, por ejemplo, un sujeto se encuentra en el bloque de infectados en un determinado d\u00eda, pasar\u00e1 al bloque de recuperados en funci\u00f3n de lo que dure la enfermedad. Si \u00e9sta dura 14 d\u00edas, dir\u00edamos que cada persona infectada tiene, cada d\u00eda, 1\/14 probabilidades de recuperarse.<\/p>\n<p>En el caso de querer saber las probabilidades de pasar del bloque de susceptibles al bloque de infectados, deber\u00edamos tener en cuenta 3 factores:<\/p>\n<ul>\n<li>La probabilidad de encontrase con alguien<\/li>\n<li>La probabilidad de que esa persona estuviera infectada<\/li>\n<li>La probabilidad de que esa persona infecte a otra<\/li>\n<\/ul>\n<p>La probabilidad de que una persona est\u00e9 infectada depender\u00e1 de la cantidad de infectados que existen sobre el total de la poblaci\u00f3n. Por otra parte, la probabilidad de encontrase con alguien y la probabilidad de que, si esa persona est\u00e1 enferma, contagie la enfermedad, implica dos factores distintos que, matem\u00e1ticamente, se modelan en uno solo. As\u00ed, podemos crear un sistema de ecuaciones diferenciales para establecer cu\u00e1l es la probabilidad de pasar de un estado a otro. Como hemos dicho, muchos de los modelos y sus correspondientes variaciones tienen como base el <strong>modelo SIR<\/strong>.<\/p>\n<p>Como ejemplo actual y cercano, tenemos el creado por <strong>Myriam Barn\u00e9s<\/strong>, data scientist de <strong>K-Fund<\/strong> que, utilizando un modelo similar al SIR, pero teniendo en cuenta adem\u00e1s variaciones por las necesidades hospitalarias, nos permite prever el pico de hospitalizaciones que habr\u00e1 en diferentes pa\u00edses del mundo. Puedes consultar la herramienta <a href=\"https:\/\/covid-forecasting.herokuapp.com\/\">en este enlace<\/a>.<\/p>\n<p>Otro ejemplo es el creado por <strong>Gabriel Goh<\/strong>, Machine Learning Researcher en <strong>OpenAI<\/strong>, que, en este caso, se basa en el modelo <strong>SEIR<\/strong>\u00a0y que tambi\u00e9n nos permite prever el pico. <a href=\"http:\/\/gabgoh.github.io\/COVID\/index.html\">Consulta la herramienta aqu\u00ed<\/a>.<\/p>\n<p>De cualquier forma, esta es la parte m\u00e1s compleja. Diferentes modelos basados en distintas variables y datos <strong>arrojar\u00e1n predicciones alternativas<\/strong>. Por eso <strong>George Box<\/strong> dijo aquello de que \u2018t<strong>odos los modelos son incorrectos, pero algunos de ellos resultan \u00fatiles<\/strong>\u2019.<\/p>\n<h2>Solucionar el problema<\/h2>\n<p>Una vez que hemos logrado realizar ciertas predicciones, \u00bfpuede aportar algo Data Science para llegar a solucionar el problema? Por supuesto. En el webinar, Mario L\u00f3pez destac\u00f3 algunas de las iniciativas que, bas\u00e1ndose en esta tecnolog\u00eda, ayudan de forma determinante a la lucha contra la pandemia.<\/p>\n<p>En <a href=\"https:\/\/www.kaggle.com\/covid19\">Kaggle<\/a> existe un reto que intenta contestar a 10 preguntas clave sobre el coronavirus. Para ello, se va a utilizar <strong>el datasheet le\u00edble por una m\u00e1quina<\/strong> m\u00e1s grande elaborado hasta el momento. Esto es, las m\u00e1s de 44.000 investigaciones y los m\u00e1s de 5000 notebooks publicados en la propia comunidad de Kaggle. Evidentemente, si un investigador necesita informaci\u00f3n, por muy estructurada y organizada que est\u00e9, ser\u00e1 complicado que la encuentre entre semejante cantidad de recursos. Gracias a sistemas de <strong>procesamiento de lenguaje natural<\/strong>, se espera poder encontrar el trabajo o investigaci\u00f3n que de la respuesta adecuada a cada pregunta.<\/p>\n<p>Otra aplicaci\u00f3n recurrente en estos momentos, es la de es utilizar <strong>Computer Vision<\/strong> para ayudar en el <strong>diagn\u00f3stico de pacientes con coronavirus<\/strong>. Con acceso a una serie de im\u00e1genes m\u00e9dicas, como esc\u00e1neres y radiograf\u00edas de pacientes con y sin coronavirus, se crean patrones que sirven para identificar y diferenciar a personas que hayan desarrollado s\u00edntomas provocados por el virus, de aquellas que hayan desarrollado s\u00edntomas por otra causa.<\/p>\n<p>Siendo posible que a\u00fan tardemos bastante tiempo en encontrar un remedio efectivo contra el COVID-19, existe un campo de estudio que utiliza <strong>Machine Learning <\/strong>denominado <strong>Drug Repurposing<\/strong> y que busca compuestos qu\u00edmicos comercialmente disponibles, como los que se pueden encontrar en farmacias y hospitales, que tengan potencial para resultar efectivos contra la infecci\u00f3n. Se busca que esos compuestos puedan anexionarse a algunas de las prote\u00ednas del coronavirus, cambiando su estructura y logrando que sea menos efectivo. Para ello, existen bancos y bases de datos en las que se encuentran registradas tanto los qu\u00edmicos como las prote\u00ednas con sus caracter\u00edsticas codificadas. Gracias a <strong>algoritmos de<\/strong> <strong>aprendizaje supervisado y no supervisado<\/strong>, se pueden cruzar dichas caracter\u00edsticas e inferir qu\u00e9 combinaciones pueden resultar efectivas y cu\u00e1les no.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>El Data Science se ha desmarcado como una de las <strong>disciplinas m\u00e1s determinantes en la lucha contra las pandemias<\/strong>. Nos encontramos ante una tecnolog\u00eda cuya curva de aprendizaje es muy suave y que, lejos de requerir la intervenci\u00f3n de perfiles excesivamente t\u00e9cnicos, puede ser aprendida y aprovechada por profesionales de \u00e1reas muy diversas. La mayor\u00eda de los <a href=\"https:\/\/www.mioti.es\/es\/\">programas de MIOTI<\/a> tratan en menor o mayor profundidad esta especializaci\u00f3n. Y es que los datos nos respaldan: <strong>los profesionales que optan por Data Science, son los m\u00e1s demandados del mercado laboral.<\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>o realmente atrayente para la mayor\u00eda es conocer las claves que maneja el Data Science para hace frente a una situaci\u00f3n tan delicada como la actual. Es algo que, por fuerza, genera un inter\u00e9s indiscutible, y prueba de ello son las muchas acciones que se est\u00e1n llevando a cabo para combatir esta crisis sanitaria. 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