Cómo estamos apoyando esfuerzos de investigación sobre COVID-19

Las organizaciones sin fines de lucro, las universidades y otras instituciones académicas alrededor del mundo están usando la Inteligencia Artificial y la investigación basada en datos para entender el COVID-19 y su impacto en la comunidad, incluyendo a las poblaciones vulnerables y a los trabajadores de la salud. Para soportar este trabajo, Google.org está donando más de 8,5 millones de dólares y tres equipos de Google.org Fellowship a 31 organizaciones alrededor del mundo, incluyendo tres de Latinoamérica.
Esta financiación forma parte del compromiso de 100 millones de dólares de Google.org para la asistencia ante COVID-19 y se centra en las áreas clave en las que se necesita nueva información y medidas para ayudar a mitigar el efecto de la pandemia. 
Las organizaciones latinoamericanas que se beneficiarán de este apoyo se enfocarán en apoyar a los trabajadores de la salud, y son: C Minds (México, con apoyo de Chile y Brasil), que creará un sistema de apoyo de código abierto basado en IA para ensayos clínicos relacionados con el tratamiento de COVID-19; Hospital Israelita Albert Einstein (Brasil), equipando a los trabajadores de salud comunitarios en una de las favelas más grandes de Brasil para brindar servicios de salud mental y monitorear los resultados de manera efectiva, y Fiocruz Bahia y la Universidad Federal de Bahía (Brasil), estableciendo una plataforma de inteligencia artificial basada en la nube para apoyar la investigación y la toma de decisiones relacionadas con COVID-19.

Monitoreo y pronóstico de la propagación de la enfermedad

Comprender la propagación de COVID-19 es fundamental para informar las decisiones de salud pública y disminuir su impacto en las poblaciones mundiales. Estamos apoyando el desarrollo de plataformas de datos para ayudar a modelar la enfermedad y proyectos que exploren el uso de diversos conjuntos de datos públicos para predecir con mayor precisión la propagación del virus.

Mejora de la equidad en materia de salud y minimización de los efectos secundarios de la pandemia

COVID-19 ha tenido un efecto desproporcionado en las poblaciones vulnerables alrededor del mundo. Para abordar las disparidades en salud y lograr resultados equitativos, apoyamos los esfuerzos para trazar un mapa de los impulsores sociales y ambientales del impacto de COVID-19, como la raza, la etnia, el género y el estatus socioeconómico. Además de aprender más sobre los efectos inmediatos de COVID-19 en la salud, también apoyamos el trabajo para comprender mejor y reducir los efectos indirectos a largo plazo del virus, que van desde los retos para la salud mental hasta las demoras en la atención preventiva.

Desacelerando la transmisión mediante el rastreo de contactos y el monitoreo ambiental

El rastreo de contactos es una herramienta valiosa para frenar la propagación de enfermedades. Los funcionarios de salud pública de todo el mundo están utilizando herramientas digitales para ayudar al rastreo de contactos. Google.org está apoyando proyectos que hacen avanzar la ciencia en esta importante área, incluyendo investigaciones que investigan cómo mejorar las evaluaciones de riesgo de exposición mientras se preserva la privacidad y la seguridad. También estamos apoyando investigaciones relacionadas para entender cómo COVID-19 podría propagarse en los espacios públicos, como los sistemas de transporte público.

Apoyo a los trabajadores de la salud

Ya sea que se trate de satisfacer la creciente demanda de atención de pacientes graves, de adaptarse a protocolos que cambian rápidamente o sortear a través del bienestar mental y físico personal, los trabajadores de la atención de la salud siguen enfrentándose a desafíos nuevos y complejos en la línea frontal de esta pandemia. Apoyamos a las organizaciones que se centran en ayudar a los trabajadores de la salud a adoptar rápidamente nuevos protocolos, ofrecer una atención más eficiente y servir mejor a las poblaciones vulnerables.

Estas organizaciones están ayudando a que la respuesta de la comunidad a la pandemia sea más avanzada e inclusiva, y estamos orgullosos de apoyar estos esfuerzos. Puedes encontrar información sobre las organizaciones que Google.org está apoyando a continuación:

Monitoreo y pronóstico de la propagación de la enfermedad

• Universidad Carnegie Mellon*: proporciona mapas interactivos para mostrar en tiempo real datos de COVID-19 procedentes de encuestas en la web y otras fuentes, como datos de tendencias de búsqueda anónimos para informar a los funcionarios de salud pública.
• Universidad de Keio: investiga la fiabilidad de las encuestas a gran escala para ayudar a modelar la propagación de COVID-19.
• University College London: trabaja en el modelado de la prevalencia de COVID-19 y comprensión de su impacto utilizando datos de tendencias de búsqueda agregados y anónimos.
• Hospital Infantil de Boston, Universidad de Oxford, Universidad del Noreste*: creación de una plataforma para apoyar la obtención de datos de salud pública precisos y confiables para investigadores, funcionarios de salud pública y ciudadanos.
• Universidad de Tel Aviv: desarrolla modelos de simulación utilizando datos sintéticos para investigar la propagación de COVID-19 en Israel.
• Universidad Internacional de Kampala, Universidad de Stanford, Universidad de Leiden, GO FAIR: trabaja en la implementación de estándares para el intercambio de datos y plataformas para modelado de enfermedades para instituciones de Uganda, Etiopía, Nigeria, Kenya, Túnez y Zimbabwe.
  

Equidad en salud y minimización de los efectos secundarios de la pandemia

• Escuela de Medicina de Morehouse del Instituto de Liderazgo en Salud Satcher*: desarrolla un mapa público interactivo de equidad en salud ante COVI-19 en los Estados Unidos.
• Universidad A&M de Florida, Universidad de Shaw: examinan los determinantes sociales estructurales de la salud y el impacto desproporcionado de COVID-19 en las comunidades de color de Florida y Carolina del Norte.
• Universidad de Carolina del Norte, Universidad Vanderbilt: investigan los mecanismos moleculares subyacentes a la susceptibilidad al SARS-CoV-2 y la variabilidad en las consecuencias de COVID-19 en las poblaciones hispanas/latinas.
• Centro Médico Beth Israel Deaconess: cuantifican el impacto de COVID-19 en el cuidado de la salud no directamente asociado con el virus, como la demora en el cuidado preventivo o de rutina.
• Instituto de Tecnología de Georgia: investiga las oportunidades para que las poblaciones vulnerables encuentren información relacionada con COVID-19.
• Cornell Tech: desarrolla herramientas y recursos digitales para defensores de víctimas y sobrevivientes de la violencia de pareja durante COVID-19.
• Escuela de Información de la Universidad de Michigan: evalúa los efectos en la equidad en salud de la rápida virtualización de la atención primaria de salud.
• Instituto Indio de Tecnología de Gandhinagar: desarrolla un modelo del impacto de la contaminación del aire en las exacerbaciones de la salud secundarias relacionadas con COVID.
• Universidad de Cornell, EURECOM: desarrollan métodos escalables y explicables para verificar las afirmaciones sobre COVID-19.
  
  

Desacelerando la transmisión mediante el rastreo de contactos y el monitoreo ambiental

• Universidad Estatal de Arizona: trabaja en la aplicación de analítica federada para el rastreo de contactos, incluyendo un piloto en el campus.
• Universidad de Stanford: trabaja en la aplicación de la agregación segura dispersa para detectar puntos de actividad emergentes.
• Universidad de Virginia, Universidad de Princeton, Universidad de Maryland: diseñan y analizan métodos digitales efectivos de rastreo de contactos.
• Universidad de Washington: investiga métodos de detección y filtración de SARS-CoV-2 en el ambiente en líneas de autobuses y otros espacios públicos.
• Instituto Indio de Ciencia, Bengaluru: investiga sobre la mitigación de la propagación de COVID-19 en los sistemas de transporte público de la India con pruebas rápidas y patrones de movilidad modificados.
• Universidad Técnica de Berlín, Universidad de Luxemburgo: utilizan la mecánica cuántica y el aprendizaje automático para comprender la unión de la proteína del pico de SARS-CoV-2 a las células humanas, un proceso clave en la infección de COVID-19.
  
  

Apoyo a los trabajadores de la salud

• Medic Mobile, Dimagi: desarrollan herramientas de análisis de datos para apoyar a los trabajadores de la salud de primera línea en países como la India y Kenya.
• Global Strategies: desarrolla programas informáticos para apoyar a los trabajadores de la salud que adoptan los protocolos COVID-19 en las poblaciones rurales desatendidas de los Estados Unidos, incluidas las reservaciones de nativos americanos.
• C Minds: trabaja en la creación de un sistema de apoyo de código abierto basado en la inteligencia artificial para los ensayos clínicos relacionados con COVID-19.
• Hospital Israelita Albert Einstein: apoyan e integran a los trabajadores y voluntarios de la salud comunitarios en una de las comunidades más vulnerables de Brasil para prestar servicios de salud mental y monitoreo de los efectos.
• Fiocruz Bahia, Universidad Federal de Bahía: trabajan en el establecimiento de una plataforma de IA para la investigación y la toma de decisiones relacionadas con COVID-19 en Brasil.
• RAD-AID: trabajan en la creación y gestión de un lago de datos para que las instituciones de los países de ingresos bajos y medianos reúnan datos anónimos y tengan acceso a herramientas de IA.
• Facultad de Medicina de la Universidad de Yonsei: amplían y distribuyen sistemas de apoyo a pacientes y médicos para la toma de decisiones a fin de predecir mejor las necesidades de hospitalización y de cuidados intensivos por COVID-19.
• Universidad de California Berkeley y los Institutos Gladstone: desarrollan pruebas diagnósticas rápidas y de uso casero para COVID-19 basadas en CRISPR utilizando la tecnología de los teléfonos móviles.
• Fondazione Istituto Italiano di Tecnologia: habilitan el acceso de código abierto a los datos clínicos y de radiografías de tórax relacionados a COVID-19, e investigan el uso del análisis de imágenes para el diagnóstico y pronóstico temprano de la enfermedad.

*Beneficiarios de un Google.org Fellowship. 

Por: Mollie Javerbaum, Gerente de programa, Google.org y Meghan Houghton, Gerente del programa de relación con universidades, Investigación.