RIDOH estaba en muchos sentidos bien posicionado para ayudar al estado a responder ante una pandemia. Tenía reputación a nivel nacional por su carácter innovador. Contaba con una plantilla con expertos en enfermedades infecciosas y de otros campos de renombre mundial, y colaboraba con los principales institutos académicos y de investigación.

Además, había creado una red extensa de socios de la comunidad a nivel local y regional, que luego aprovechó para lanzar la iniciativa Rhode Island Health Equity Zone (Zona de equidad sanitaria de Rhode Island). A partir de un enfoque colaborativo basado en el lugar, la iniciativa estableció zonas de equidad sanitaria en todo el estado, en las cuales los líderes y residentes de la comunidad podían reunirse para identificar y tratar las condiciones socioeconómicas y ambientales que generan las disparidades sanitarias en sus áreas.

Rhode Island es el segundo estado con mayor densidad de población (enlace externo a ibm.com) de Estados Unidos. Además, un porcentaje relativamente elevado de la población de Rhode Island vive en residencias de ancianos, instalaciones tuteladas y otros centros asistenciales. Por estas razones, Rhode Island era especialmente susceptible a la rápida propagación del virus potencialmente mortal.

En el momento en que se detectaron casos de Covid en Rhode Island, la exgobernadora Gina Raimondo puso en marcha una respuesta unificada de todo el gobierno a la crisis. Formó la Unidad de Respuesta a la COVID-19, una organización interinstitucional encargada de ayudar al estado a mitigar y reducir el impacto del virus en Rhode Island.

Colaboró con el Consejo de Equidad del estado para garantizar la prioridad de las necesidades específicas de las comunidades de color, los barrios con bajos ingresos y las áreas de alta densidad, que se encontraban entre las más afectadas por la pandemia. IBM también aportó prestaciones de machine learning y procesamiento del lenguaje natural, y conjuntos de datos externos no relacionados con la COVID-19, exclusivos de IBM, como los que contienen información sobre movilidad y el comportamiento de los ciudadanos.

Raimondo y su equipo directivo adoptaron un método de toma de decisiones basado en la ciencia y en los datos como base para las estrategias de respuesta de emergencia y recuperación del estado."Todas las decisiones que tomamos se basan en los datos sobre las tasas de incidencia y en cómo la COVID-19 está afectando a las diferentes comunidades en todo el estado", reconoce Wendelken.

Por ejemplo, al inicio de la pandemia, el estado utilizó la información obtenida de las tasas de incidencia y hospitalización y otros datos basados en los códigos postales para identificar las comunidades más afectadas. Luego, aprovechando las relaciones e infraestructuras de la zona de equidad sanitaria, distribuyó alimentos, mascarillas y otros suministros a las personas aisladas en las áreas afectadas y facilitó el rastreo de contactos y las pruebas en esas áreas.

"Un rasgo distintivo de Rhode Island es que las personas realmente se identifican con el lugar en el que viven. Es un lugar muy orientado a la comunidad... Así que trabajamos muy de cerca con nuestras zonas de equidad sanitaria y con los gobiernos locales para establecer esa implicación a nivel local, que se ha mantenido a lo largo de toda la respuesta", comenta Wendelken.

Leanne Lasher, directora de Datos de Respuesta a la COVID-19 de Rhode Island, supervisa al equipo de datos y analítica en la Unidad de Respuesta a la COVID-19. Ella y su equipo son responsables de generar a diario los datos de vigilancia, análisis e información sobre la COVID-19 para compartirlos interna y públicamente.

Anteriormente, Lasher había sido gestora del equipo de datos y analítica de la Unidad de Respuesta a la COVID-19. Durante los primeros meses de la pandemia, ella y el equipo crearon varios sistemas de datos sobre la COVID-19 que extraían información de fuentes complejas. También desarrollaron varios informes rutinarios para transmitir información estadística y conocimientos relevantes a los funcionarios del estado a través de cuadros de mandos descriptivos y predictivos. Su trabajo ayudó a situar a Rhode Island como líder en la toma de decisiones basada en datos, además de obtener el grado de calidad de datos superior del estado que otorgaba el Proyecto de seguimiento de la COVID-19 (enlace externo a ibm.com) que monitorizaba los datos públicos del virus.

Aún así, el equipo aplicaba procesos engorrosos, a menudo basados en papel, para combinar conjuntos de datos en una única fuente de datos clave fiable, necesaria para generar informes estadísticos descriptivos y análisis geoespaciales.

"Los sistemas de datos sobre la COVID-19 se configuraban tan rápido y se recopilaban de tan diferentes maneras que se generaban muchos conjuntos de datos complejos. Por ejemplo, recopilábamos los resultados de laboratorio de más de 40 sitios de pruebas diferentes", explica Lasher. Además, reconoce que los errores en el código utilizado para descargar y combinar conjuntos de datos podían tardar un día completo en resolverse.

"Estábamos generando un número extremadamente elevado de informes y respondiendo a múltiples solicitudes de datos. Había tanta información para digerir que necesitábamos una forma de sintetizar los conjuntos de datos para poder generar conocimientos procesables para difundirlos a través de los distintos canales, tanto para los dirigentes como para los ciudadanos", concluye Lasher.

Además, Lasher no contaba con suficiente personal con las capacidades necesarias. Su equipo se había ampliado, pero el número de rotaciones seguía siendo elevado. Lasher estima que durante los meses de verano dedicó aproximadamente el 50% de su tiempo a la selección y formación de personal.

Ante estos desafíos, y en un contexto de pandemia en constante evolución, en agosto quedó claro que la respuesta a la COVID-19 estaba a pocas semanas de mostrar su incapacidad para proporcionar información y conocimientos coherentes y efectivos para su operación y estrategia. El equipo de datos necesitaba urgentemente tecnologías más potentes y soporte analítico para continuar con su labor.

La Unidad de Respuesta a la COVID-19 había contratado recientemente a IBM Consulting para que le ayudara a modernizar y automatizar sus sistemas de Covid, en parte para que los estudiantes de infantil y primaria pudieran retomar las clases presenciales en septiembre. Con este objetivo, IBM ayudó al estado a configurar un equipo especializado de rastreo de contactos e investigación de casos en la educación primaria e infantil, así como un centro de atención telefónica de pruebas para este colectivo, en tan solo 2 semanas. El departamento también trabajó con IBM para establecer un Centro de contacto de operaciones de COVID-19 y lanzar un agente virtual en línea para la asistencia pública general en torno a la COVID-19.

Como parte de esta colaboración, la unidad participó en un taller de design thinking y usabilidad de información analítica de dos semanas con IBM como paso inicial para mejorar las operaciones de analítica y datos del estado. A través de IBM® Enterprise Design Thinking y otras metodologías de IBM® Garage (prácticas probadas que guían a las organizaciones en el diseño, la creación y el escalado de soluciones enfocadas a la transformación integral), IBM ayudó a la unidad a evaluar el estado actual de los datos y los procesos de análisis y a trazar la ruta a seguir para lograr los objetivos del estado.

En una sesión de ideación colectiva, los participantes identificaron y priorizaron la importancia de los proyectos de analítica y las consultas que la unidad aún no había abordado por cuestiones de tiempo, capacidad, habilidades y recursos. Este ejercicio permitió tomar conciencia compartida de que una de las prioridades principales de la unidad debería ser facilitar la generación de información prácticamente en tiempo real de forma más rápida y fiable, a través de un nuevo lago de datos de COVID-19.

Al apreciar el liderazgo de pensamiento, los métodos innovadores y el trabajo de alta calidad de IBM, la unidad contrató sus servicios para ayudarle a lograr los objetivos previstos en el taller. También se tuvo en cuenta el método empático y colaborativo de IBM y su capacidad demostrada para escalar la analítica rápidamente.

"Me sorprendió la rapidez con la que IBM se ganó mi confianza...", afirma Lasher. "IBM, cuando se incorporó, dijo: 'Vamos a aprender sobre esto juntos y a debatir cuál será el mejor enfoque'. Su manera de enfocar el trabajo me hizo confiar en ellos como socios. Tenían claro cómo nos iban a ayudar con el personal y la transferencia de conocimientos. Tenían recursos disponibles al momento".

Para facilitar el desarrollo del proyecto, IBM reunió a un equipo de científicos de datos, ingenieros de datos, estrategas de conocimientos y un narrador de conocimientos para compartir su experiencia y forma de proceder. IBM también aportó prestaciones de machine learning y procesamiento del lenguaje natural, y conjuntos de datos externos no relacionados con la COVID-19, exclusivos de IBM, como los que contienen información sobre movilidad y el comportamiento de los ciudadanos.

Para empezar a generar valor rápidamente, el equipo se basó en un marco de trabajo integral de consultoría y operaciones de la oferta de servicios de IBM Consulting for AI at Scale para desarrollar una estrategia de datos, controlar los datos y escalar la analítica. Además, IBM siguió utilizando los métodos agile de Garage, centrados en el usuario, incluidos los procesos de planificación de sprint de dos semanas.

En colaboración con RIDOH, el departamento de TI del estado y Amazon Web Services (AWS), IBM ayudó a construir una plataforma para dar soporte al lago de datos de la COVID-19. El lago de datos, que se ejecuta en una infrastructura de nube de AWS, contiene datos complejos de investigación de casos y rastreo de contactos capturados a través de software de Salesforce. IBM conectó el lago de datos a la plataforma de Salesforce, utilizada para la investigación de casos y el rastreo de contactos, de modo que los conjuntos de datos pudieran generarse automáticamente y estar disponibles a las 10 de la mañana cada día para generar informes críticos. IBM también automatizó la creación de analítica geoespacial, que extrae información de valor de datos sobre casos de COVID-19 y otros datos para señalar las áreas con mayor concentración de incidencia de COVID-19 en Rhode Island.

"Cuando ya tienes [carencia de] recursos para realizar el trabajo, contar con ese tipo de ahorro [de tiempo] es realmente increíble. La automatización de estos sistemas representó un gran avance para el Departamento de Salud", afirma Lasher.

En el primer mes desde la incorporación de IBM, se completó la iteración inicial del lago de datos basado en AWS. Además, el equipo de datos y analítica e IBM presentaron una serie de conclusiones clave para el gobernador y su gabinete. La información que confirmaba que la propagación a través de la comunidad era la responsable de la mayoría de los casos de COVID-19 en el estado se compartió al día siguiente en una rueda de prensa (enlace externo a ibm.com).

IBM también mejoró los métodos estadísticos de RIDOH para que el equipo de datos y analítica tuviera acceso a una mayor variedad de modelos de ciencia de datos descriptivos y predictivos. Además, desarrolló una estructura para compartir los datos con los responsables de la toma de decisiones y las políticas y los expertos en la materia para facilitar la toma de decisiones basada en hechos.

Con los meses de invierno y la Navidad a la vuelta de la esquina, el gobernador y los líderes de Respuesta a la COVID-19 centraron su atención en la ola anticipada de infecciones. Para ayudar a convertir los datos de Covid en conocimientos y estos en políticas, la exgobernadora Raimondo pidió a uno de los líderes de IA y analítica de IBM Consulting que se uniera temporalmente a su equipo como director de datos.

Durante los meses siguientes, los dirigentes de Rhode Island trabajaron codo con codo con IBM para identificar los patrones de datos existentes y emergentes y poner en práctica las estrategias de mitigación apropiadas, incluyendo:

• Implementar la "Pausa de Rhode Island", un período de tres semanas a finales de 2020 durante el cual el estado anuló los principales eventos públicos y restringió las reuniones sociales para tratar de frenar los recientes picos en el número de casos y hospitalizaciones por Covid.
• Priorizar la distribución de vacunas a principios de 2021 en función de la edad, las patologías previas, la ubicación geográfica y otras variables para que los suministros limitados de vacunas pudieran optimizarse para ayudar a evitar más hospitalizaciones y fallecimientos.
• Asignar recursos de pruebas y tratamientos en función de los puntos críticos de transmisión y las tendencias emergentes prácticamente en tiempo real.
• Identificar las disparidades en salud y asistencia médica generadas por la pandemia y priorizar la asignación equitativa de los servicios de respuesta de emergencia.
• Orientar la recuperación económica del estado, incluyendo cuándo y dónde aplicar políticas restrictivas.

Wendelken y sus colegas de la división de Política, Información y Comunicaciones de RIDOH también aplicaron los conocimientos obtenidos para ayudar a justificar las decisiones tomadas ante los medios y la ciudadanía, como la Pausa de Rhode Island."Era importante que la ciudadanía comprendiera por qué estábamos adoptando las medidas restrictivas, porque [para mucha gente] fue un gran sacrificio", reconoce.

Wendelken se reunió periódicamente con miembros del equipo de Respuesta a la COVID-19, que incluía a especialistas de IBM, para revisar los últimos informes de datos y ubicar las cifras en su contexto."A veces pienso en nosotros mismos como traductores de datos... y es difícil la adaptación [de estas traducciones] a personas con diferentes niveles de alfabetización de datos", explica.

Al trabajar con el equipo de IBM a diario, Wendelken no lo percibía como una entidad independiente."[Eran] socios de nuestra confianza... Gozar de esa confianza y tejer estas relaciones resultó fundamental para lo que fuimos capaces de conseguir", dice.

RIDOH se benefició de distintas formas de su colaboración con IBM.

En primer lugar, RIDOH ahora es capaz de generar conocimiento de forma más rápida y efectiva, incluso aprovechando fuentes de datos externas, exclusivas de IBM. Por ejemplo, algunos informes, como la analítica geoespacial, que antes tardaban cuatro días, ahora se generan en tan solo cuatro horas. Además, el equipo procesó rápidamente los datos y generó informes de hasta aproximadamente un millón de resultados de pruebas al mes.

En segundo lugar, RIDOH puede garantizar la continuidad de las operaciones. Habiendo aumentado su personal con la combinación perfecta de ingenieros y científicos de datos de IBM, el equipo de datos y analítica ahorró muchas horas que antes dedicaba a la selección y la formación de personal.

En tercer lugar, con un lago de datos de COVID-19 basado en la nube de AWS, RIDOH ayuda al estado a ofrecer una respuesta sólida y sistemática. Los dirigentes de Rhode Island ahora tienen acceso a conocimientos de alta calidad, fáciles de comprender, digeribles y procesables, generados a través de modelos predictivos, descriptivos y analíticos complejos. Esto les permite utilizar información prácticamente en tiempo real para actualizar las políticas de salud pública e informar a los ciudadanos de Rhode Island, si es necesario, en cuestión de horas.

El estado también puede utilizar estos conocimientos para abordar mejor las disparidades sanitarias a través de la asignación efectiva de vacunas, pruebas, tratamientos y otros suministros a las áreas más afectadas, además de reforzar sus lazos con los líderes de las zonas de equidad sanitaria y otros dirigentes locales. Además, facilita a los ciudadanos la información que necesitan para protegerse mejor a ellos mismos, a sus seres queridos y a sus comunidades, especialmente ante la aparición y propagación de nuevas variantes de Covid.

"IBM ha marcado un punto de inflexión para el Departamento de Salud de Rhode Island y para el estado en general", subraya Lasher. IBM hizo posible que RIDOH aplicara analítica no solo con nuevas tecnologías, procesos y conjuntos de datos, sino también con una nueva mentalidad.

La colaboración continúa. La colaboración de IBM con el departamento de TI del estado y AWS, con quien tiene una asociación estratégica, está ayudando al estado a desarrollar y escalar el lago de datos de COVID-19 y a optimizar los procesos a través de automatización. A medida que la pandemia se convierte en endemia, Lasher y otros líderes de Respuesta a la COVID-19 también confían en trabajar con IBM para evaluar y definir datos y requisitos de análisis para una nueva fase de respuesta centrada en la recuperación. Las áreas de análisis potencial incluyen el impacto de la COVID-19 en la salud mental y el desarrollo socioeconómico dentro del estado.

Los líderes de Respuesta a la COVID-19 también planean crear y ejecutar modelos que aprovechen los conjuntos de datos del estado y de otras fuentes para prever escenarios futuros en torno a las tendencias de infección por COVID-19."La cantidad de datos de Covid que [RIDOH] tiene es enorme...", dice Lasher."Nos encantaría trabajar con IBM para examinar estos datos a fondo".

Muy apropiadamente, "Esperanza" es el lema de Rhode Island (enlace externo a ibm.com), hogar de aproximadamente un millón de personas. Apodado el "Estado del océano", es el más pequeño de Estados Unidos, pero cuenta con 64 kilómetros de costa. Rhode Island es uno de los 13 estados originales de la nación y uno de los seis que componen la región de Nueva Inglaterra.