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Una estrategia híbrida contra las pandemias

BOSTON – Incluso antes de la pandemia, los sistemas sanitarios del mundo estaban sobreexigidos bajo una demanda creciente y con falta de datos suficientes. No extraña que a pesar de las mejores intenciones de los profesionales médicos, muchos gobiernos no hayan podido dar una respuesta eficaz a la crisis de la COVID‑19.

La falta inicial de liderazgo en cuestiones básicas como la imposición de la mascarilla y de restricciones a los viajes resultó catastrófica, ya que permitió una amplia difusión del virus (y de la desinformación). También fue decepcionante la distribución de las vacunas: parcial, sin pautas uniformes y con trágicas divergencias geográficas. Aunque hubo todo un año para planificar el comienzo de las campañas, sólo ahora se debaten cuestiones como la accesibilidad, la justicia y el uso de pasaportes de vacunación. Las deficiencias de la infraestructura mundial de seguimiento y la lentitud y falta de coordinación en la toma de decisiones dejaron al mundo en un estado de profunda vulnerabilidad y ansiando que aparezcan ideas y liderazgos nuevos.

Pero el ingenio humano puede ayudar a compensar estas falencias; actores sociales, civiles y privados pueden llenar el vacío creado por la inacción de los gobiernos. Muchos emprendedores sociales y organizaciones sin fines de lucro son más ágiles y tolerantes a riesgos que las agencias públicas; y usando la ciencia de datos y la inteligencia artificial, crearon nuevos métodos optimizados para la recolección, depuración y distribución de información y evidencia científica. Así pudieron desarrollar novedosos mecanismos de seguimiento poblacional y estrategias de intervención temprana, que ayudan a personas y comunidades a tomar decisiones en tiempo real y modificar sus conductas.

Cuando comenzó la pandemia, muchos gobiernos no proveyeron a la población vulnerable la información que necesitaba para protegerse y frenar la transmisión del virus. Peor aún, sabemos ahora que muchos tenían acceso a datos que podían ser útiles. El problema fue la inaccesibilidad de estos recursos, dispersos en sistemas sanitarios locales o en agencias de gobiernos regionales.

En respuesta a esta falta de información clara y en tiempo real, no tardaron en aparecer plataformas como Covid Act Now y elCentro de Recursos sobre el Coronavirus de la Universidad Johns Hopkins, que se encargaron de hacer un seguimiento de los contagios de COVID‑19 y de otros datos necesarios para que la gente pudiera evaluar los riesgos. Fueron capaces de usar las tecnologías disponibles para consolidar y analizar datos tomados de diversas fuentes en Estados Unidos: el Departamento de Salud y Servicios Sociales, los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades, medios de prensa y estadísticas publicadas por estados, condados y municipalidades. En tanto, el COVID Racial Data Tracker de The Atlantic compiló datos de todo el territorio de los Estados Unidos para llamar la atención sobre el impacto desproporcionado de la pandemia en la población de color.

Estas plataformas crearon nuevas formas de vincularse con las poblaciones en el nivel individual. Por ejemplo, el New York Times creó una herramienta digital muy usada que sobre la base de predicciones de Ariadne Labs permitía a los usuarios ingresar sus datos demográficos básicos para prever el momento en que les tocaría vacunarse.

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Estos ejemplos exitosos deben alentar al Estado a invertir más en la suscripción de acuerdos de asociación híbridos con organizaciones sin fines de lucro y emprendedores sociales, que seguirán siendo necesarios para reconstruir y modernizar los sistemas sanitarios actuales. Iniciativas como la plataforma de Inteligencia Colectiva y Aumentada contra la COVID‑19 (CAIAC) y The Trinity Challenge han puesto en contacto a una variedad de sectores, recursos y bases de datos, para iniciar el seguimiento y la preparación frente a futuros brotes.

Funciones predictivas de esta naturaleza suelen pertenecer al ámbito de los gobiernos, pero es cada vez más frecuente que las realicen entidades de la sociedad civil. Un ejemplo es la empresa privada Biobot, que creó un mecanismo para alertar sobre aumentos inminentes de la incidencia de COVID‑19 mediante el análisis de aguas servidas. Otro es el trabajo de la inmunóloga Galit Alter (Ragon Institute), que mediante un análisis de datos sobre generación de anticuerpos y respuestas inmunológicas estudió una cuestión fundamental: hasta qué punto la exposición a la COVID‑19 confiere inmunidad al patógeno. No hace falta decir que esta información será una herramienta esencial para la recuperación pospandemia y para el desarrollo y la administración de vacunas.

Estas iniciativas llamaron la atención de algunos gobiernos, pero allí donde se implementaron respuestas coordinadas, los resultados han sido escasos y tardíos. Se necesita con urgencia una estrategia multilateral y multisectorial mejorada para hacer frente a futuros desafíos globales. Combinando la capacidad financiera y organizativa del Estado con la creatividad y agilidad del sector tecnológico y la experiencia de la sociedad civil, podemos crear sistemas sanitarios mucho mejores y desarrollar mecanismos capaces de enfrentar o incluso prevenir amenazas futuras.

Pero no será fácil. Es necesario que los gobiernos se vinculen con la sociedad civil en las primeras etapas del proceso de innovación; para ello, deben invertir en investigación, en infraestructura y en incentivos económicos. Hay varios modelos para hacerlo.Uno de ellos es MIT Solve, que plantea desafíos relacionados con los problemas más difíciles que enfrenta el mundo y convoca a emprendedores sociales, expertos y financistas a encontrar modos de usar la tecnología para resolverlos.

Otro ejemplo son las subvenciones de la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzados de Defensa de los Estados Unidos (DARPA) para el desarrollo de tecnologías novedosas. Imaginemos lo que podría lograrse aplicando a los desafíos sociales y sanitarios este modelo que fue enormemente exitoso en la mejora de capacidades militares.

Además, los gobiernos deben participar más en el desarrollo de tecnologías y modelos de gestión de datos orientados al interés público. Fomentar la creación de experiencia técnica y de mecanismos basados en datos que se puedan aplicar de inmediato agilizará las respuestas oficiales a la próxima crisis. Por ejemplo, un motor de búsqueda que reúna datos de diferentes plataformas de vacunación serviría para conectar a la gente con los servicios de inmunización disponibles y al mismo tiempo identificar poblaciones poco vacunadas o reacias a vacunarse.

La necesidad de innovaciones y de un acceso más equitativo a la atención médica, que ya existía antes de la pandemia, hoy se ha vuelto más evidente y urgente. Pero la crisis de la COVID‑19 nos enseñó todo lo que se podría lograr mediante una mayor vinculación del Estado con la sociedad civil. Tenemos que aprovechar la reconstrucción pospandemia para diseñar sistemas sanitarios mundiales más resilientes, y un modelo híbrido mejorado de innovación y gestión de crisis puede ayudarnos a hacerlo.

Traducción: Esteban Flamini

https://prosyn.org/Q35LmPhes