Por: Fridah Nyakundi

¿Te imaginas si pudiéramos predecir con exactitud que se avecina una crisis de malnutrición de la misma manera que pronosticamos problemas inminentes de seguridad alimentaria como el hambre extrema?

El CIAT está utilizando Big Data y Machine Learning para desarrollar un Sistema de Alerta Temprana de Nutrición (NEWS – Nutrition Early Warning System– por sus siglas en inglés) para África. Lo que no es evidente es que el éxito de NEWS depende de la disponibilidad de datos y, para ser más específicos, de la disponibilidad de datos abiertos, es decir datos que están disponibles libremente para su reutilización para otros fines, posiblemente diferentes del motivo que llevó a la generación de dichos datos. Por esto, la disponibilidad de datos abiertos y las políticas de datos abiertos jugarán un papel importante para detener la desnutrición en África.

El África subsahariana tiene uno de los mayores problemas de malnutrición infantil a nivel mundial, que aumenta constantemente con el crecimiento de la población. Por ejemplo, en 2011, se calculó que de los 165 millones de niños menores de cinco años con retraso del crecimiento en el mundo, 56 millones se encontraban en África. La prevalencia de emaciación infantil es igualmente alta en África; de los 52 millones de niños menores de cinco años desnutridos en todo el mundo, 13,4 millones eran de África. Esta crisis de retraso de crecimiento infantil y emaciación, junto con enfermedades infecciosas tropicales como la neumonía, el sarampión y la diarrea han provocado un aumento de las muertes en la región.

En un intento por resolver esta emergencia, diferentes actores han desarrollado diversos modelos causales de malnutrición, utilizando vías multisectoriales de variables que explican las dietas y los componentes de salud de la nutrición. Sin embargo, la mayoría de estos modelos usan ecuaciones matemáticas formalizadas con variables predeterminadas que no recogen por completo todos los detalles de los conjuntos de datos.

Actualmente, los datos que se generan a diario a través de nuestros dispositivos se  han procesado a través de sistemas racionales para desarrollar productos que explican y predicen diversas actividades de comportamiento y sus resultados. Esta forma de análisis es ampliamente conocida como inteligencia artificial y hoy en día se está aplicando en todo el mundo para resolver numerosos problemas. Ejemplos de esto incluyen seguridad de datos, seguridad personal, comercio de divisas, identificación de enfermedades de cultivos, identificación de rutas, compra de productos complementarios en tiendas en línea, personalización de anuncios en varios sitios web en Internet, y mucho más.

La aplicación de estos algoritmos de inteligencia artificial en la nutrición a través del proyecto NEWS puede revelar información crítica desde los datos, sin ninguna programación basada en reglas y, posteriormente, predecir la malnutrición como resultado de varios predictores de población. Para lograr esto, NEWS preparará algoritmos de aprendizaje automático utilizando datos de fuentes existentes. Muchos datos relevantes ya han sido utilizados en forma de bases de datos abiertas; esto incluye datos de la FAO, datos de UNICEF, base de datos de la OMS y el PMA – Intercambio de datos humanitarios. El volumen y la variabilidad de estos y otros conjuntos de datos, junto con la inteligencia artificial, serán la fuerza impulsora detrás de NEWS. La disponibilidad de estos conjuntos de datos también será útil para comparar los resultados entre países e identificar las variables clave que pueden predecir la malnutrición en cada población diferente.

Con base en nuestra experiencia trabajando en NEWS, concluimos que la disponibilidad de los datos está completamente vinculada a la política de acceso abierto de la organización que produce dichos datos. Cuantas más organizaciones y países acepten el acceso abierto a los datos y que estos conjuntos de datos estén disponibles para su reutilización, más productivas serán las predicciones del big data en proyectos agrícolas como NEWS.

Desde el punto de vista de un profesional, es claro que un contribuyente significativo para el éxito de NEWS será la disponibilidad de datos de fuentes abiertas. Al celebrar la semana de acceso abierto 2017, tomémonos un tiempo para reflexionar sobre cómo el acceso abierto a los datos contribuirá a reducir la desnutrición en África.

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