Invertir en datos salva vidas

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Cuando en marzo de 2020 se declar¨® la pandemia de la covid?19, Afganist¨¢n solo ten¨ªa 300 respiradores y dos unidades de cuidados intensivos. En aquel momento, los modelos epidemiol¨®gicos predec¨ªan que el pa¨ªs, con una poblaci¨®n de unos 38 millones de personas, alcanzar¨ªa un pico de hasta 520.000 casos y 3.900 muertes por d¨ªa a inicios del verano. Ante la perspectiva de 10 millones de casos en cuesti¨®n de meses, el personal humanitario y los funcionarios p¨²blicos se prepararon para una cat¨¢strofe sanitaria.

Para facilitar una asignaci¨®n ¨®ptima de los limitados recursos disponibles, la Oficina de Naciones Unidas para la Coordinaci¨®n de Asuntos Humanitarios (OCHA) y la Fundaci¨®n Rockefeller usaron datos reales de Afganist¨¢n (entre ellos las tasas de contagio y la ubicaci¨®n de los centros de atenci¨®n m¨¦dica) para proyectar la cantidad de casos, hospitalizaciones y muertes en un per¨ªodo de cuatro semanas. Este pron¨®stico realista ayud¨® a los funcionarios a prepararse para un pico en la curva de casos y muertes que se dio m¨¢s tarde y fue m¨¢s aplanado que lo que predec¨ªan otros modelos. Una predicci¨®n correcta de las necesidades permite una respuesta humanitaria m¨¢s eficaz.

Pero la calidad de un modelo depende de los datos en los que se basa. Por eso es necesario reunir y compartir datos de mejor calidad que nos ayuden a prepararnos para la pr¨®xima crisis.

El principio rector de nuestro modelo, que desarrollamos con el Laboratorio de F¨ªsica Aplicada de la Universidad Johns Hopkins, es facilitar la toma de decisiones operativas inmediatas y aumentar la cantidad de vidas salvadas en una crisis humanitaria. Adem¨¢s de Afganist¨¢n, el modelo se aplic¨® a Irak, la Rep¨²blica Democr¨¢tica del Congo, Somalia, Sud¨¢n y Sud¨¢n del Sur. Incluimos datos sobre la covid?19 (ajustados por la posibilidad de subregistro) y sobre pautas de movilidad, infraestructura sanitaria y vulnerabilidades previas de la poblaci¨®n derivadas de la inseguridad alimentaria o de la presencia de comorbilidades.

Con la creaci¨®n de un modelo predictivo y su uso por parte de las autoridades sanitarias en los pa¨ªses citados, hemos comprobado que esta metodolog¨ªa puede mejorar los resultados desde un punto de vista humanitario. Pero tambi¨¦n aprendimos que aplicar esta clase de modelos a los pa¨ªses m¨¢s vulnerables del mundo no ser¨¢ enteramente posible o exacto, en la medida en que los datos sean insuficientes o de mala calidad. Por ejemplo, la informaci¨®n sobre la incidencia de enfermedades cardiovasculares lleva un retraso de entre cuatro y siete a?os en varios de los pa¨ªses m¨¢s pobres (y es inexistente en Sud¨¢n y Sud¨¢n del Sur).

A escala mundial, todav¨ªa nos falta alrededor del 50% de los datos necesarios para una respuesta eficaz en pa¨ªses afectados por emergencias humanitarias

A escala mundial, todav¨ªa nos falta alrededor del 50% de los datos necesarios para una respuesta eficaz en pa¨ªses afectados por emergencias humanitarias. La OCHA y la Fundaci¨®n Rockefeller est¨¢n trabajando para mejorar las capacidades predictivas en una crisis, de ahora en adelante. Pero para hacer realidad todo el potencial de esta metodolog¨ªa se necesitar¨¢ la colaboraci¨®n de otras partes.

Por eso, cuando gobiernos, bancos de desarrollo y los principales organismos humanitarios y de ayuda reflexionen sobre el primer a?o de la respuesta a la pandemia (y sobre lo debatido en las recientes reuniones del Banco Mundial), deben reconocer la importancia crucial que tendr¨¢n los datos para recuperarnos de esta crisis y prevenir otras futuras. Todos los actores que intervienen en la cooperaci¨®n deben ponerse como prioridad subsanar la carencia de datos cruciales.

Gobiernos, organizaciones humanitarias y bancos de desarrollo regionales deben invertir en la recolecci¨®n de datos, en la infraestructura para su uso compartido y en el personal a cargo de esos procesos. Las partes interesadas tambi¨¦n deben mejorar su capacidad para compartir datos en forma responsable a trav¨¦s de plataformas abiertas sujetas a rigurosos est¨¢ndares de interoperabilidad.

Donde falten datos, el sector privado debe generar nuevas fuentes de informaci¨®n por medio de m¨¦todos innovadores, por ejemplo el uso (en forma an¨®nima) de datos de las redes sociales o de los registros de llamadas para comprender las pautas de movimiento de las poblaciones. Pero el uso compartido de esta informaci¨®n depende de la confianza. Por eso el mundo debe o¨ªr el reciente llamado del Banco Mundial para la creaci¨®n de un nuevo contrato social para los datos basado en el valor social y econ¨®mico compartido, en una distribuci¨®n equitativa de los beneficios y en fortalecer la confianza en un uso responsable.

El sistema humanitario internacional es muy eficaz, pero las necesidades actuales no tienen precedentes. Se prev¨¦ que este a?o, 235 millones de personas en todo el mundo (una cifra r¨¦cord que supera en un 40% la de 2020) necesitar¨¢n protecci¨®n y ayuda humanitaria. El hambre est¨¢ en aumento, los desplazamientos internos se encuentran en su mayor nivel en d¨¦cadas y creci¨® la frecuencia de fen¨®menos meteorol¨®gicos extremos y brotes de enfermedades. En tanto, la distancia entre las necesidades humanitarias y la financiaci¨®n disponible para enfrentarlas es cada vez mayor.

Contar con datos de alta calidad durante una crisis permite a las autoridades dirigir recursos limitados all¨ª donde m¨¢s se los necesita; y la pandemia puso de manifiesto la insuficiencia de estos. El mundo debe aprender muy bien esta ense?anza e invertir en la infraestructura de datos y en la capacidad humana necesarias para adelantarnos a las cat¨¢strofes, predecir las necesidades futuras y agilizar las respuestas. El r¨¦dito en vidas salvadas ser¨¢ enorme.

Mark Lowcock es secretario general adjunto de asuntos humanitarios en la Organizaci¨®n de las Naciones Unidas. Raj Shah es el presidente de la Fundaci¨®n Rockefeller.

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