Pero Vigoda sabía que era solo cuestión de tiempo hasta que la situación empeorara. Un compañero de trabajo de origen chino había estado siguiendo el brote desde finales de diciembre y, a mediados de enero, Vigoda había dado instrucciones a todos sus empleados para hacer acopio de algunos productos de alimentación. A finales de febrero, les ordenó que empezaran a teletrabajar desde casa. Dos semanas después, Massachusetts (EE. UU.), donde vivía, declaró el estado de emergencia.
nEntonces, en un intento de explicar la situación a sus padres (que eran de la generación del baby boom), Vigoda recurrió a lo que mejor se le daba: los datos datos. Durante varias largas noches y fines de semana, construyó un modelo sencillo para mostrar la importancia del alejamiento social. El responsable recuerda: "Era parte de mi esfuerzo para que me creyeran, porque simplemente no se lo tomaban en serio".
nSu modelo les permitió simular el impacto de sus comportamientos. Si sus padres continuaban con sus habituales actividades sociales, ¿cuánto tiempo tardaría uno de sus amigos en enfermarse? ¿Cuánto tiempo tardaría su enfermedad en extenderse por su comunidad? ¿Cuántas personas morirían en Estados Unidos si todos hicieran lo mismo? La simulación finalmente consiguió "cambiar su postura", afirma.
nDe hecho, fue tan efectiva que Vigoda se animó a ir aún más lejos. Incapaz de encontrar información oficial sobre cuánto podría durar la pandemia, empezó a agrupar todos los datos que tenía para desarrollar otro pronóstico de aprendizaje automático más sofisticado. Las proyecciones estaban solo destinadas a su familia, amigos y compañeros de trabajo, pero cuando compartía sus resultados, recibía comentarios constantemente. Sus amigos le decían: "Parece que no hay nadie más haciendo esto. A lo mejor deberías intentar hacerlo público".
nAhora, Vigoda está trabajando con un pequeño grupo de científicos de datos y otros investigadores para mejorar su pronóstico de código abierto. Todos ellos trabajan fuera del horario laboral de sus empleos regulares y entre obligaciones familiares. Aún así, Vigoda a veces se pregunta si todo ese esfuerzo vale la pena. El joven sostiene: "No soy epidemiólogo. Esta no es mi profesión y, probablemente, haya personas que estén haciendo esto como parte de su trabajo y presenten un modelo cualquier día". Pero a pesar de las dudas, sigue adelante, motivado por el ánimo que recibe de su comunidad. Y subraya: "En condiciones de guerra, todos colaboran, incluso aunque no sean expertos".
nVigoda forma parte de un movimiento repentino y de rápido crecimiento de investigadores, ingenieros y científicos que se han movilizado en ausencia de una respuesta coordinada de su gobie o para combatir el brote del coronavirus en Estados Unidos. Mientras el número de casos se disparaba en el país, los científicos de datos se dedicaban a analizar los datos globales, los ingenieros mecánicos a diseñar ventiladores improvisados y los biólogos redirigieron los recursos de sus laboratorios para avanzar en nuevas pruebas y acelerar el desarrollo de vacunas.
nAlgunos esfuerzos se han unido en comunidades de código abierto en Facebook y Slack; otras personas han seguido adelante por su cuenta. Su motivación es el deseo incansable de proteger a sus seres queridos y detener el sufrimiento generalizado. También reconocen que tienen la experiencia necesaria para frenar la propagación de la pandemia. "Es un acto de servicio", afirma el profesor del MIT Tonio Buonassisi, quien ha estado trabajando con un equipo para desarrollar un test de diagnóstico rápido de COVID-19. El investigador añade: "Tengo las habilidades y hay una necesidad. Por eso entré en esta profesión: para tener un impacto en el mundo".
nn"Hoy ha sido el primer día que de verdad he podido llorar por todo esto. Creo que esta es la evolución. Estoy… empezando a aceptar lo que está sucediendo".
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La doctoranda en medicina de la Universidad de Harvard (EE. UU.) Deborah Plana eligió su profesión para salvar vidas. Pero el 17 de marzo, la Asociación de Colegios Médicos Americanos dio instrucciones para que los estudiantes de medicina fueran retirados de las rotaciones clínicas. La suspensión aspiraba a dar más tiempo a los colegios médicos para adaptarse y conservar el escaso equipo de protección personal (EPP) para el personal médico esencial. Pero esa decisión afectó mucho a Plana.
nLa joven detalla: "Conozco a muchas personas en la primera línea del frente que probablemente se contagiarán, y estoy a solo un par de años de [estar] ahí. De una manera extraña, estoy protegida, pero emocionalmente muy cerca de las personas que no lo están. Es realmente frustrante que no te dejen participar".
nPlana no estaba sola. Se unió a docenas de otros estudiantes de medicina de Harvard en el Equipo de Respuesta Estudiantil a la COVID-19 para usar sus conocimientos médicos de forma no clínica. Al reconocer el poco tiempo que los médicos tienen para ponerse al día con la literatura médica, el equipo buscó las preguntas más urgentes y empezó a investigar las respuestas. En cuatro días, habían producido un currículum educativo público sobre esta enfermedad, tenía cientos de páginas y había sido examinado por su Facultad de Medicina. Desde entonces, estos materiales se han compartido ampliamente en todo el mundo y se están traduciendo a otros idiomas.
nEse intenso impulso estimuló a Plana, pero también le preocupa que, a largo plazo, ese esfuerzo la queme. La joven reconoce: "En teoría, todavía soy estudiante de doctorado a tiempo completo que se supone que trabaja para conseguir artículos y becas. Nos están diciendo: '¡Este es el momento de ser productivos! ¡Newton descubrió la gravedad durante la peste! Realmente contrasta con la urgencia que siento de ser útil".
nEs la misma sensación que llevó al ingeniero principal de software en Dropbox, Ian Baker, a unirse a un grupo que intentaba abordar la escasez de EPP. Cuando se vio obligado a empezar a trabajar desde su casa, la ansiedad por la crisis empezó a abrumarle y le resultaba imposible concentrarse en su trabajo. Baker explica: "Quiero decir, no es que mi trabajo no tenga sentido. Pero, me ha resultado muy difícil seguir avanzando en mis proyectos cuando el mundo está ardiendo a mi alrededor".
nLuego habló con un amigo que había creado una comunidad en Facebook que diseñaba y buscaba suministros médicos de emergencia. Se unió sin dudarlo. El ingeniero recuerda: "Cuando descubrí un ámbito en el que sentía que estaba ejerciendo mi autonomía, donde estaba haciendo algo útil en vez de estar atrapado en mi casa e incapaz de hacer nada, de repente pude volver a mi trabajo. Empecé a recuperar mi vida".
nAhora, todos los días, en las pocas horas que hay entre su trabajo y su sueño, Baker se dedica a la iniciativa PPE Link, que reúne donaciones de PPE y las distribuye a hospitales e instalaciones médicas. Dirige un pequeño grupo de ingenieros que construyen una plataforma que facilitará la gestión entre las donaciones y las necesidades. Los fines de semana sigue escribiendo código y coordinando el trabajo a través de Slack y reuniones regulares a distancia. Al igual que Plana, teme agotarse, pero desacelerar le asusta aún más. "Cuanto más rápido pueda publicar este código, menos personas morirán", asegura.
nEl esfuerzo es también su salvación, una forma de hacer frente a las despiadadas noticias y la aplastante tristeza que conllevan. Baker cuenta: "Hoy ha sido el primer día que de verdad he podido llorar por todo esto. Creo que esta es la evolución. No me he quedado paralizado en un nivel emocional profundo. Estoy empezando a ir más allá de ser totalmente incrédulo a aceptar lo que está sucediendo".
nPero, aunque algunos voluntarios tienen la experiencia que claramente se necesita, muchos otros con habilidades menos relevantes también están ansiosos por unirse a la lucha. El problema consiste en que la naturaleza de los aficionados también puede generar riesgos. Un ejemplo particularmente destacado fue el del comerciante de Silicon Valley (EE. UU.) Aaron Ginn, que había ayudado a encontrar un grupo de expertos en tecnología conservadora, escribió un extenso artículo publicado en Medium basado en su análisis de los datos existentes sobre el coronavirus para rebatir las afirmaciones sobre el ritmo de su crecimiento. Después de que se hiciera viral y recibiera millones de visitas, sus conclusiones provocaron la indignación de los expertos. Medium finalmente lo retiró como peligrosa desinformación médica.
nLos errores como el de Ginn son comunes. Muchas personas con habilidades analíticas pero sin el adecuado conocimiento en enfermedades infecciosas o epidemiología han intentado encontrar patrones y dar sentido a los datos. El epidemiólogo de la Universidad de Yale (EE. UU.) Gregg Gonsalves lo describe como "una epidemia de epidemiología de sofá".
nEn un ambiente de creciente desinformación, la amenaza que representa ese tipo de análisis erróneo se amplifica enormemente.
nVigoda, al menos, es sensible a este problema. Al principio se mostró reacio a lanzar su modelo de pronóstico porque carecía de credibilidad. Pero nunca recibió respuestas cuando contactaba a los oficiales equipos de pronóstico para ofrecer su ayuda. Ahora, su modelo predice trayectorias similares a los pronósticos de estos equipos, y espera que la naturaleza de código abierto de sus proyecciones anime a los representantes oficiales a publicar su código también.
nPero Vigoda no quiere parar ahí. Forma parte de una comunidad profesional de científicos de datos que estima tener 100.000 miembros en todo el mundo y que también podrían contribuir. Además, ve potencial para reutilizar algunas de las técnicas patentadas de su compañía para extraer y resumir información en documentos. Después de que la Casa Blanca anunciara una convocatoria abierta de expertos en aprendizaje automático para ayudar a la comunidad médica a extraer la investigación sobre la COVID-19, organizó un hackathon para animar la participación.
nLa pandemia le ha mostrado lo que es posible trabajar de una forma que en la que nunca nadie hubiera pensado antes. El ingeniero añade: "Me está sacando de mi caparazón. Creo que antes trabajábamos de una manera demasiado cerrada y aislada".
nAfirma que nunca ha visto este tipo de trabajo interdisciplinario en equipo en el que es posible colaborar con "otros científicos que nunca había conocido, simplemente los encuentro en las redes sociales". Y concluye: "Ahora me doy cuenta de que hay muchas más formas de trabajar en colaboración y aprovechar más la experiencia distribuida".
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