Los grafos son elementos realmente interesantes. Nos permiten entender el mundo desde una perspectiva análitica, profunda y en especial tomando en cuenta variables que a simple vista permanecen ocultas. La tecnología de grafos nos permite de forma clara y precisa establecer visualizaciones entre elementos, algo que es de especial utilidad cuando queremos detectar o encontrar patrones.
En el contexto actual, el avance el BIG DATA y el crecimiento de aplicaciones de Inteligencia Artificial nos ha permitido aprovechar la tecnología de forma increíble para solucionar problemas que hace pocos años serían técnicamente imposibles de desentramar. En el escenario creado por la pandemia del nuevo COVID-19 todos los insumos disponibles han sido dispuestos para frenar sus efectos negativos sobre la sociedad y los sistemas económicos.
A continuación, conocerás un poco más sobre los grafos y como sus prestaciones pueden ser de utilidad para enfrentar los retos del COVID-19.
Cómo funcionan los grafos
Los grafos son elementos altamente complejos que están compuestos por nodos que contienen información y que se encuentran unidos entre si a través de aristas. Estas estructuras pueden albergar cientos de miles de millones de datos de diferentes formatos y estructuras. Mediante sus aristas podemos conocer y entender como estos datos están conectados y/o relacionados ya que nos permiten agregar variables contextuales al análisis.
El análisis de grafos, se realiza a través de algoritmos con los que podemos conocer diferentes tipos de información. Desde entender la relación directa entre dos variables, conseguir soluciones optimizadas y aplicando todo su potencial podemos prevenir el blanqueo de capitales. Pero ¿cómo estas estructuras nos pueden ayudar a combatir algo tan complejo como el COVID-19?.
La tecnología de grafos al abordar las relaciones entre datos nos permite representar de forma visual los contactos directos e indirectos que se pueden haber generado entre nodos. En este caso entre personas. Si queremos ser más específicos, esto nos ayudaría a representar mapas enteros de personas sanas y enfermas de Covid-19 y así enfrentar de forma más directa la exposición al virus y el ciclo de contagio.
El combate contra el COVID-19
Es posible aprovechar las bases de datos orientadas a grafos para hacer contact tracing o seguimiento de contactos a través de los datos. Pueden crearse modelos de datos que utilicen información parametrizada y que sea proporcionada por los miembros de la red. Estos datos importantes serian importados y procesados dentro del grafo para construir mapas de rastreo que nos permitan, al detectar casos positivos, la posible cadena de contagio y así poder tomar acciones preventivas en cuanto a tratamiento médico y disminución de la curva de contagio.
También puede servir para realizar modelos predictivos con el mismo fin. Al realizar una estructura de los contactos humanos, podemos estimar la velocidad del crecimiento de la curva epidemiológica y tomar acciones para disminuir su velocidad y evitar la saturación de los sistemas de atención de urgencias médicas. Adicionalmente serviría como un insumo de toma de decisiones sobre estructuras de logística para centros de salud y otras áreas de interés público.
Los desarrolladores y los miembros de las comunidades científicas pueden apoyar su trabajo en el desarrollo de grafos que aprovechen los diferentes tipos de algoritmos para conocer la importancia de elementos o nodos de datos dentro de un grafo y estimar correctamente el riesgo que representan para el entorno.
Apoyándose en los algoritmos de búsqueda de caminos pueden disminuir y optimizar los procesos que separan a tareas importantes o entender el contexto mediante el cual las variables de abastecimiento de insumos pueden llegar a variar.
También es posible construir conjuntos de datos y analizarlos con los algoritmos de similitud para entender si los conjuntos son vecinos y/o corren riesgos similares. Esto nos permitiría construir recomendaciones personalizadas para evitar el contagio o para disminuir el riesgo de fatalidad en grupos de riesgo. De igual manera pueden aprovecharse los algoritmos de detección de comunidades para entender como se comportan los grupos de personas y proyectar así el comportamiento a diferentes estímulos.
Por último los algoritmos de predicción de enlace nos permiten conocer la proximidad entre los elementos de los grafos. Gracias a esto podemos predecir el comportamiento de las personas al ser tratadas con medicamentos y otros elementos para entender el avance de la enfermedad.
Esperamos que esta información sea de utilidad para comprender la utilidad de los grafos contra la COVID-19.
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