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Sobre este blog

Ciencia Crítica pretende ser una plataforma para revisar y analizar la Ciencia, su propio funcionamiento, las circunstancias que la hacen posible, la interfaz con la sociedad y los temas históricos o actuales que le plantean desafíos. Escribimos aquí Fernando Valladares, Raquel Pérez Gómez, Joaquín Hortal, Adrián Escudero, Miguel Ángel Rodríguez-Gironés, Luis Santamaría, Silvia Pérez Espona, Ana Campos y Astrid Wagner.

¿Son útiles y seguras las Apps de rastreo de contactos para frenar enfermedades infecciosas?

Imágenes de CoronaMadrid, la app de la Comunidad de Madrid para el autodiagnóstico de coronavirus.

Todas las grandes guerras han ido acompañadas de desarrollos científicos y técnicos. La actual “guerra” contra la COVID-19 no podía ser menos. En las últimas semanas hemos oído noticias sobre infinidad de investigaciones científicas, robots para realizar test masivos, respiradores creados en impresoras 3D e innumerables aplicaciones móviles para monitorear síntomas, distribuir recursos humanos y materiales e incluso para valorar la probabilidad de contagio. De todas ellas, las aplicaciones móviles destinadas a la prevención de contagios son, quizás, las que más controversia generan. Pero, ¿cómo funcionan realmente? ¿Qué beneficios pueden aportar? ¿Por qué son controvertidas?

Existen diferentes tipos de apps que tienen como objetivo prevenir nuevos contagios, pero las más alabadas, y sobre las que nos vamos a centrar, han sido las que rastrean contactos a través del Bluetooth del móvil. Este tipo de apps se ha usado en otros países, como Singapur, con éxito relativo, y actualmente se están replicando en otros países del mundo, incluido España, donde ya tenemos dos versiones (esta y esta). El funcionamiento es sencillo: dos personas se acercan a menos de X metros y sus móviles intercambian un código por Bluetooth.

Y, ¿para qué sirve esta información? Si fuéramos usuarios de la aplicación y nos confirmaran un resultado positivo para COVID-19, podríamos ceder los códigos que hemos recogido a un administrador centralizado, el cual sería capaz de identificar a las personas con las que hemos estado en contacto durante los días previos al diagnóstico. Entre el contagio y el diagnóstico, ya sea clínico o a través de test de autodiagnóstico, pasan varios días en los que hemos podido contagiar a otras personas. Estas aplicaciones permiten, por tanto, identificar con anticipación a esas personas potencialmente infectadas, pudiendo sugerir las medidas que se estimen oportunas, como, por ejemplo, notificar el riesgo, proponer la realización de un test o cuarentenas selectivas. Es importante destacar que los códigos que se intercambian por Bluetooth son anónimos y pueden cambiar con el tiempo, haciendo imposible la identificación de personas infectadas por otros usuarios en la mayoría de los casos.

Además, los códigos se pueden almacenar localmente en el dispositivo móvil, dando control total al usuario sobre el uso de la información y permitiéndole decidir si la dona o no. Ambas medidas aumentan la privacidad y limitan la posibilidad de que se tomen represalias a las personas contagiadas por parte de otros usuarios.

La principal ventaja que aporta este rastreo de contactos es la capacidad de detectar con anticipación posibles casos asintomáticos, bien sea por estar en periodo de incubación o por no manifestar la enfermedad durante todo el proceso infeccioso. Los individuos asintomáticos son uno de los principales riesgos en la dispersión de la COVID-19. Por tanto, su detección temprana y aislamiento o, al menos, el mantenimiento de distancia de seguridad, facilitaría la contención del virus, como se ejemplifica en la siguiente figura (Figura 1).

Las apps de rastreo de contactos podrían ayudar a realizar confinamientos selectivos o inteligentes, donde solo las personas contagiadas y aquellas con las que han estado en contacto tendrían que estar aisladas. Pero, ¿son realmente eficientes estos confinamientos selectivos? Para responder a esta pregunta hemos realizado unas simulaciones numéricas con afán meramente didáctico. En un espacio limitado donde 200 personas se mueven al azar, hemos simulado cómo se produciría la difusión del virus teniendo en cuenta diferentes medidas de confinamiento. Lo mostramos en este vídeo.

En este vídeo se muestran las simulaciones de los efectos de diferentes tipos de confinamiento. Arriba se puede ver un espacio donde 200 personas (cuadrados) se mueven al azar, para cada tipo de confinamiento (de izq. a drcha. sin confinamiento, confinamiento indiscriminado y confinamiento selectivo usando una app de rastreo). En todos los casos, al inicio hay cuatro personas infectadas. Cuando una persona infectada coincide en el espacio con una sana hay una probabilidad de contagio del 0.9. Además, se asumen tres días de tiempo de incubación; 10 días de tiempo de curación y; que un 70% de la población es sintomática. Abajo a la drcha. se observa la evolución de la prevalencia de la enfermedad; es decir, la proporción de personas contagiadas. A la izq. se ve el número acumulado de personas confinadas. Se puede ver en este enlace.

En la siguiente figura (Figura 2), a la izquierda, hemos representado la famosa curva de contagios. Lo primero que se aprecia es que cualquier medida de confinamiento puede “aplanar la curva”. Lo siguiente que llama la atención es que un confinamiento indiscriminado como el que tenemos ahora es, en general, más eficaz aplanando la curva que un confinamiento selectivo, es decir, un confinamiento en donde solo los contagiados o sospechosos de contagio y las personas con las que han contactado están confinadas.

Solo atendiendo a este resultado podríamos pensar que deberíamos quitar el adjetivo inteligente al confinamiento selectivo. Una pieza de información clave nos la da la gráfica de la derecha (Figura 3). En esta gráfica hemos representado el número total de personas confinadas desde el inicio al final de la epidemia. Es evidente que el confinamiento selectivo supone un número mucho menor de gente confinada. Por tanto, combinando la información de las dos gráficas llegamos a la conclusión de que el confinamiento selectivo es claramente inteligente. La curva de contagios del confinamiento selectivo cuando un 75% de la población usa una app de rastreo es bastante parecida a la curva que genera un confinamiento indiscriminado del 50% de la población.

Sin embargo, el acumulado de personas confinadas es menos de la mitad en el confinamiento selectivo. En otras palabras, mediante un confinamiento selectivo en el que se usaran aplicaciones de rastreo conseguiríamos un aplanamiento la curva similar al del confinamiento indiscriminado pero con menos de la mitad de personas aisladas, logrando una reducción sustancial del coste social, económico y emocional que supone el confinamiento.

Los resultados mostrados arriba son meros ejemplos y se basan en simulaciones que están lejos de ser exhaustivas y hay que tomarlos con precaución. Sin embargo, estos resultados son suficientes para evidenciar la mayor eficiencia, aunque no eficacia, de los confinamientos selectivos versus los indiscriminados. Por tanto, las aplicaciones móviles de rastreo de contactos supondrían una herramienta muy útil para la contención de enfermedades infecciosas desde momentos iniciales de su difusión o en la reducción de medidas más drásticas de contención, como confinamientos indiscriminados.

Ahora bien, si realmente estas aplicaciones son útiles, la pregunta del millón es por qué no las estamos usando ya. La respuesta engloba una amalgama de factores técnicos, sociales y éticos, entre los que destacan los relativos a la protección de datos y la intimidad. La utilidad y funcionamiento de estas apps requiere, por un lado, de una participación ciudadana alta e implica, por el otro, que los administradores de las aplicaciones tengan acceso a una información privada y sensible.

Desafortunadamente, requisito e implicación son fuerzas contrapuestas, por lo menos en los países europeos. Comparados con sociedades orientales, como la china o la singapurense, los ciudadanos de sociedades occidentales damos un gran valor a nuestra privacidad y a las libertades individuales lo que dificulta la aplicación de este tipo de medidas. Esto, sumado a la mayor desconfianza que, en general, tenemos en las autoridades estatales, hace que las aplicaciones de rastreo de contactos generen desconfianza en una gran parte de los ciudadanos, limitando su uso y, por tanto, su eficacia.

El reto está ahora en mejorar los sistemas de seguridad y privacidad de estas aplicaciones. En este sentido, existen diferentes propuestas prometedoras para mejorar la privacidad de estas aplicaciones, como las basadas en criptografía moderna (ver aquí). Igualmente, los gobiernos también pueden jugar un papel importante generando confianza mediante normativas que aseguren la privacidad y el buen uso de los datos de los usuarios. De hecho, durante la elaboración de este artículo, a día 16 de abril, la Comisión Europea ha publicado una guía para el desarrollo de este tipo de aplicaciones (ver aquí). Sea como fuere, la eficacia de las aplicaciones de rastreo de contactos y los confinamientos inteligentes pasa por su aceptación y uso por una parte considerable de la población.

El uso de tecnología es quizás uno de los rasgos más característicos de la especie humana. La tecnología nos ha permitido expandir nuestras capacidades individuales y colectivas hasta límites inimaginables hace solo unas generaciones. Sin embargo, aunque las herramientas tecnológicas nos han ayudado y nos ayudan en multitud de tareas, también se han usado y se usan para la explotación insostenible de nuestro planeta, para incrementar desigualdades o para matanzas atroces. Por tanto, es fundamental que las nuevas tecnologías se sometan a un escrutinio ético pormenorizado y que esté acompañado por medidas de seguridad suficientes que impidan que la estupidez o mala intención humana las convierta en un peligroso boomerang.

La eficacia de las herramientas descritas aquí estriba en su uso masivo y para ello los estados deben generar un contexto de confianza. Pensemos que ya cedemos datos privados a grandes multinacionales como Facebook o Google que tienen intereses ajenos a los nuestros y solo por el mero hecho de usar sus aplicaciones tal como analizábamos en un anterior artículo. Además, la administración pública ya maneja nuestros datos más sensibles, como sueldo, vivienda, familia, estado de salud o historial de nuestras enfermedades, y lo hace con nuestra total confianza. La pregunta que nos tenemos que hacer es por tanto ¿estamos dispuestos a sacrificar por un bien común una pequeña parte de nuestras libertades individuales, donando datos potencialmente sensibles?

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