En febrero, la investigadora Kate Farrahi recibió un extraño email desde Singapur. Farrahi es miembro del Departamento de Ciencias de la Computación de la Universidad de Southampton (Reino Unido) y su trabajo se centra en el cruce entre inteligencia artificial y salud.

“Le escribo desde Singapur, donde dirijo un equipo de 500 desarrolladores del Servicio Digital del Gobierno”, decía el email. El autor y jefe de ese equipo, James Bay, era el encargado de crear una app de rastreo de contagios con bluetooth para combatir el coronavirus: “Nuestra labor ha sido parcialmente inspirada por su trabajo Rastreo de contactos epidémicos usando rastros de comunicación‘”. Ese era el título de un artículo científico de Farrahi y otros de 2014. Farrahi apenas lo recordaba. A los pocos días Bay y Farrahi tuvieron una charla por Zoom para resolver dudas técnicas. El equipo de Bay acabó lanzando la primera gran app de rastreo de contagios del mundo, modelo teórico de las que han venido después.

Una de esas opciones era el rastreo de contagios por bluetooth. Hoy está basada en un sistema creado por Google y Apple y es de momento la gran esperanza tecnológica para combatir la pandemia. España la usa en un programa piloto en La Gomera lanzado a principios de julio. Alemania tiene el proyecto más serio hoy con una app con más de 15 millones de descargas que empieza a trazar anónimamente los primeros positivos. En Singapur, sin embargo, antes de la intervención de Apple y Google para facilitar el funcionamiento del bluetooth en los móviles, la app no logró atajar los contagios.

Cuando Cebrián, Farrahi y un tercer investigador, Rémi Emonet, trabajaban en su estudio, no imaginaban algo así: “El problema era muy interesante y sentíamos que era un trabajo de mucha calidad pero a nadie le importaba. Era frustrante. Nadie lo veía”, dice Farrahi.

La opción del estudio empírico surgió de una base de datos de un centenar de miembros de un dormitorio del MIT que durante 8 meses entre 2008 y 2009 cedieron su localización, proximidad y llamadas para que se pudiera estudiar la adopción de opiniones políticas, la dieta, el ejercicio, la obesidad, los hábitos de comida, el contagio epidemiológico, la depresión y otros aspectos. Ese tipo de bases de datos, que hoy parecen irrealizables o una invasión de la privacidad, en aquellos años recibían el nombre de “minar la realidad”. “Hoy tener acceso a datos tan interesantes para investigación es muy difícil”, dice Farrahi. Pero entonces era uno de los grandes proyectos del MIT.

“Teníamos esta base de datos de móviles e intentamos buscar problemas interesantes que pudiéramos contestar: quisimos ver cómo prever los síntomas de la gripe con los datos de bluetooth”, explica Farrahi.

Todo era distinto

“En 2008-09, nació un nuevo campo en ciencia: la ciencia de redes. Fuimos la primera generación de científicos de redes. Creo que lo que vivimos en Boston ya no lo veremos más. Todo era posible”, explica Cebrián. “Quería saber cómo cómo se movía la gente en Nueva York, alguien iba a tenerlo. Era un momento salvaje. Entre 2008-12 fue la época dorada de nuestro campo”, añade.

Ambos autores insisten en que no han “inventado” nada y que si su artículo no hubiera analizado esa relación, lo hubiera hecho otro grupo. Cebrián, que vive en Berlín, lleva la app alemana en su móvil. ¿No le parece impactante haber impulsado una idea que ahora llevan más de 15 millones de alemanes en el bolsillo y puede salvar vidas? “Honestamente, veo lo que hicimos como algo que está conectado con lo que pasa en mi móvil pero estoy seguro de que otros hubieran llegado a la misma conclusión. No fuimos instrumentales, no tratábamos de ser visionarios”, dice.

Pero el proceso muestra la rara progresión de descubrimientos científicos, donde trabajos aparentemente olvidados, inútiles o muy teóricos resurgen mientras otros aparentemente muy prometedores quedan aparcados. Cebrián, por ejemplo, trabajó en un proyecto sobre control de confinamientos precisamente en Singapur: “Hice muchos modelos en cuarentenas en Singapur. No importaba, nunca importaron. La gente me decía que era ridículo, que no era realista”, dice Cebrián.

Farrahi recuerda que había gente modelando epidemias con datos de telefonía móvil, cuya falta de precisión los hace menos fiables. Pero tampoco confiaba mucho en su enfoque con bluetooth: “Cuando hacía este trabajo trataba constantemente de pensar en la realidad y era difícil de conectar”, dice Farrahi. “Es de hecho el trabajo que he hecho que parecía más desconectado de la realidad, pero ahora después de tantos años es el más conectado. Es sorprendente”, añade.

Los dos investigadores creen que una app basada en bluetooth es una de las grandes opciones para trazar contagios. Farrahi sigue además desde Southampton estudiando las pandemias. Ahora intenta obtener datos reales de infección en Reino Unido. Su objetivo es lograr predecir quién va a contagiarse. “Intentamos entender cuál es la mejor manera de modelar esta red de bluetooth y es con interacciones reales”, dice, “porque los patrones de interacción cambian con el tiempo del día, el día de la semana, la estación. Hay tantas cosas que afectan a este parámetro…”.

Fuente:https://elpais.com/tecnologia/2020-07-12/hace-anos-hicimos-el-primer-estudio-sobre-las-apps-de-rastreo-de-contagios-y-nos-decian-que-era-ridiculo.html