Vivimos tiempos difíciles. La pandemia de coronavirus nos ha colocado ante una situación que hace apenas unos meses no habríamos ni siquiera imaginado. Una situación que plantea y seguirá planteando muchas cuestiones cruciales sobre nuestra sociedad, que muy posiblemente ya no volverá a ser la misma.
Entre esas cuestiones se hallan, sin duda, las que rodean al uso y control de los datos. Es evidente que la ciencia de datos y la inteligencia artificial, en toda la generalidad de los términos, se han convertido en un elemento crucial para combatir el COVID-19. No solo por el análisis y seguimiento de la epidemiología, sino también, entre otros, por su uso para el desarrollo de posibles tratamientos, para la identificación de terapias prometedoras, para la identificación de grupos de riesgo, para la predicción temprana de posibles complicaciones o para la posible clasificación de pacientes. Utilidades que no surgen en su mayoría de aplicaciones específicas, sino de la aplicación de la ciencia de datos y la inteligencia artificial a un problema nuevo. Parafraseando un artículo de Iñaki Izquierdo en El Diario Vasco el pasado 14 de abril, los científicos que están utilizando técnicas de ciencia de datos e inteligencia artificial para salvar miles de vidas, no estudiaron nada sobre aplicaciones concretas al COVID-19, aprendieron esas técnicas de la utilización de ciencia de datos e inteligencia artificial en otros problemas. En particular, se están desarrollando de manera muy rápida técnicas que permiten saber si un paciente está infectado o no a partir de una radiografía. En el desarrollo de este tipo de sistemas hay dos problemas fundamentales:
1.- La necesidad de datos que deben ser proporcionados por los médicos, los cuales, como es lógico, ahora están mucho más ocupados en otras cosas y no tienen tiempo de prepararlos.
2.- Las cuestiones éticas.
Todas estas técnicas que estoy indicando han surgido como consecuencia de la investigación básica en los últimos años en inteligencia artificial y ciencia de datos, investigación básica tan denostada, como indica Pedro Miguel Etxenike, en la Universidad actual. Por eso la investigación básica, la que no necesariamente tiene aplicaciones inmediatas directas en la industria, o el mercado en general, debe tener también su espacio. No olvidemos que muchas de las herramientas que hoy hacen posible ese análisis de datos surgieron exclusivamente de forma teórica y pasaron muchas veces años hasta que de repente cobraron utilidad en problemas concretos. Si bloqueamos hoy la ciencia básica por un mal entendido concepto de utilidad, nos encontraremos que ni siquiera las herramientas anteriormente comentadas podrán desarrollarse frente a futuras crisis imprevistas.
Y no quiero terminar esta breve reflexión sin una referencia a la ética. Los datos también presentan un lado oscuro. La invasión de privacidad o la posibilidad de transformarlos en mecanismos para decisiones inapelables en manos de unos pocos. Hoy ya sabemos que los gobiernos están utilizando nuestros móviles, nuestros datos, para hacer un seguimiento de los movimientos de cada individuo. No entro a discutir si este control está ahora justificado o no. Sin embargo, sí creo que esto es solo una muestra de lo que puede venir, y que es necesaria una excelente muralla de formación ética para evitar abusos. Muralla que debe también construirse, o al menos empezar a hacerlo, durante el período académico, y cuyos cimientos deben estar sobre una sólida formación humanística que, en estos tiempos, es más útil que nunca.
Esta reflexión me lleva a una pregunta crucial: ¿Debemos en estos tiempos de pandemia hacer prevalecer el anonimato de los datos frente al desarrollo rápido de las técnicas para ayudar a los médicos? La respuesta no es fácil, pero yo me inclino por facilitar la ayuda a los médicos en este momento y dejar en segundo plano el anonimato ante esta situación. ¿Cuál es su opinión?
Imagen: Walter Otto, Unsplash
