Los algoritmos de grafos son elementos maravillosos que podemos incorporar en diferentes tipos de proyectos. Si nos detenemos a pensar un momento, los algoritmos están involucrados en muchas etapas y procesos. Son tan comunes, que viajan con nosotros en nuestros móviles, nos ayudan a disfrutar de contenido interesante en las redes sociales e inclusive sirven de vehículo para propuestas comerciales tomando como referencia nuestros datos.

Pero, así como pueden tener un rol interesante dentro de nuestra vida, estos elementos pueden ser de gran utilidad para combatir el COVID-19 y su propagación. Los tiempos recientes han sido muy complejos debido a la pandemia del COVID. Millones de personas han sido afectadas por esta enfermedad, causando efectos devastadores en diversas áreas.

Descubramos a continuación, como los algoritmos de grafos pueden ser de utilidad para combatir la COVID-19

Algoritmos de grafos

Dentro de un grafo, podemos concentrar grandes volúmenes de información. Estas estructuras fantásticas de nodos y vértices pueden concentrar diferentes tipos de datos estructurados o no, pero para poder comprender su valor y generar información importante debemos contar con una herramienta que nos permita estudiar su composición. De esto se encargan los algoritmos de grafos. 

Con ellos podemos  podemos establecer ordenes de importancia, valoraciones respecto a sus conexiones, influencia y otros aspectos importantes dentro de los grafos. En un contexto de alta complejidad como el que vive el mundo con la pandemia del COVID-19, poder estudiar cientos de millones de datos no estructurados es de gran utilidad porque podemos establecer cercos epidemiológicos optimizados con datos.

Se pueden construir opciones de seguimiento de contactos o contact tracing que ayuden a disminuir el crecimiento exponencial de la cadena de contagio. Algo que ha sido fundamental para los países para disminuir la duración de los confinamientos. Ahora bien, cada tipo de algoritmo puede ayudar a diferentes tipos de análisis. Veamos los principales 5 algoritmos. 

Principales algoritmos

Algoritmos de centralidad

Los algoritmos de centralidad se encargan de evaluar la importancia que tienen los nodos dentro del grafo. Podemos estudiar estos nodos de forma conjunta o individualizada para conocer si existen relaciones esenciales dentro del grafo. Esto le permitiría a las autoridades sanitarias identificar riesgos de forma proactiva y preparar alternativas de mitigación de riesgos.

Algoritmos de búsqueda de caminos

Los algoritmos de búsquedas de caminos nos permiten recorrer los grafos, para encontrar los puntos más cortos entre nodos que queremos evaluar. Estos caminos deben cumplir con variables de disponibilidad y confiabilidad para ser aceptables. En este caso, podrían establecerse rutas más eficientes de logística de suministros de material médico y evitar una saturación en la estructura de servicios.

Algoritmos de similitud

Los algoritmos de similitud nos permiten realizar comparaciones directas entre conjuntos de nodos. Al evaluar grupos de nodos con nodos similar podemos entender si su comportamiento está relacionado en base a sus propiedades. En este contexto podrían establecerse recomendaciones personalizadas para optimizar el distanciamiento social y evitar la multiplicación del contagio.

Algoritmos de detección de comunidades

Los algoritmos de detección de comunidades, como su nombre lo indica, puede utilizarse para evaluar y agrupar nodos dentro de un grafo. Esto nos permite construir elementos de análisis dependiendo de variables especificas. Esta información nos permitiría evaluar segmentos complejos de personas o comunidades contenidas dentro de un grafo para prever o planificar acciones en cuanto a su comportamiento. Al estimar estas acciones podemos evitar mayores contagios e inclusive construir esquemas de prueba de tratamientos, tomando en cuenta la reacción a los estímulos o medicamentos.

Algoritmos de predicción de enlaces

Estos algoritmos nos ayudan a determinar la proximidad de un par de nodos. Los índices de proximidad nos permiten predecir relaciones entre los nodos. Las opciones disponibles para aprovechar este tipo de algoritmos son muy grandes ya que podemos adaptar esquemas de medicación, hasta detectar faltas a los esquemas de regulación sanitaria.

Como podéis observar, estos algoritmos de grafos, pueden resultar ser herramientas de gran utilidad para entender de forma veloz y visual el contexto real del mundo en el que vivimos. Podemos reformular planes de acción para cuidar la salud de millones de personas, optimizar las propuestas existentes y aprovechar la velocidad análitica de estas herramientas para disminuir los impactos negativos de la enfermedad.

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