Dos de las principales candidatas a la vacuna COVID-19, desarrolladas por Moderna y Pfizer/BioNTech, deben informar de sus ensayos clínicos de la fase 3 en los próximos días. Si uno o ambos tienen éxito y pasan sus pruebas de seguridad, entonces podemos ver una potencial vacuna COVID-19 antes de finales de año.
Sin embargo, el desafío sólo comenzará entonces y se necesitará un análisis espacial efectivo y en tiempo real para permitir una distribución eficiente de la vacuna a quienes más la necesitan.
Esri ya ha anticipado que la distribución de una vacuna será un problema geoespacial crucial a resolver. Han enumerado un sitio dedicado a este tema, incluyendo las herramientas potenciales y los enfoques adoptados.[1]
El problema de la distribución de la vacuna implicará la comprensión demográfica y la demanda de la vacuna; sin embargo, también hay otros factores importantes.
Por ejemplo, en el caso de las candidatas a vacuna que es más probable que se desarrollen en un futuro próximo, ambas requieren hielo seco para su almacenamiento y transporte, con temperaturas de alrededor de -80°C para almacenar eficazmente una posible vacuna. La mayoría de los países, incluidos los más desarrollados, no tienen ni de cerca la capacidad necesaria para transportar a un gran número de personas cualquier posible vacuna que requiera esas temperaturas.
Esri ha dado ejemplos de escenarios y herramientas de planificación que muestran los desafíos espaciales de proveer una vacuna a diferentes estados; sin embargo, también es probable que veamos muchos desafíos dada la demanda, la necesidad de una mejor infraestructura para transportar una posible vacuna y los altos costos asociados con la compra y el desarrollo de suficientes dosis para permitir que la mayoría de las personas tengan acceso.[2]
La Organización Mundial de la Salud (OMS) ha considerado la distribución de una vacuna como un posible desafío debido a la diversidad de los sistemas de atención de la salud, la infraestructura, la riqueza y otros factores. Han pedido un enfoque más unificado y a escala mundial para resolver el problema de la distribución; sin embargo, es posible que no veamos una solución fácil a esto, dados los desafíos políticos que impiden el desarrollo de un enfoque unificado de la distribución.
Por lo tanto, es posible que los científicos tengan que idear una serie de planes de distribución local adaptables a los diferentes países en lugar de esperar un escenario de distribución a escala mundial[3].
Un potencial es que los países desarrollen un gran enfoque analítico y de datos que aplique la inteligencia artificial.
Al observar las tasas de infección en tiempo real o casi en tiempo real en todo un país, los analistas podrían considerar las capacidades demográficas y de infraestructura en las regiones que determinan los mejores centros de distribución posibles y los puntos en los que se podría administrar o enviar la vacuna a las comunidades. Esto incluye el uso de técnicas de aprendizaje profundo que pueden anticipar los patrones de infección de virus emergentes probables antes de que ocurran.
Dado que es evidente que la infección puede cambiar entre el momento actual y el momento en que se desarrolle la vacuna, el análisis tiene que evolucionar siempre y la distribución tiene que ser lo suficientemente móvil como para cambiar de lugar.
Esto significa también que la capacidad de almacenamiento debe ser móvil, pues de lo contrario los países se enfrentarán al problema de no conectar fácilmente sus poblaciones con la vacuna mientras la pandemia sigue avanzando.
Mientras esperamos una vacuna, es necesario recopilar datos sobre dónde se está propagando más la infección por COVID-19 y cómo se está propagando, y la precisión debe ser óptima si queremos distribuir cualquier vacuna de manera eficaz[4].
Puede que haya algunas noticias positivas en las próximas semanas en lo que se refiere al desarrollo de una vacuna COVID-19.
Por supuesto, puede haber muchos obstáculos en el camino, incluyendo preocupaciones de seguridad y pruebas que muestran resultados no concluyentes. Sin embargo, dado que dos posibles candidatos están cerca del final de sus ensayos de fase 3 y otros que no están muy lejos, podríamos ver una vacuna antes de finales de año.
Dados estos desarrollos, ya deberíamos estar pensando en los principales problemas de análisis espacial que esto creará, particularmente en la distribución de cualquier vacuna. Los principales candidatos requieren condiciones de almacenamiento específicas que actualmente no existen, mientras que las pruebas y la comprensión en tiempo real de cómo se está propagando COVID-19 aún no se han realizado en muchas regiones.
Esto significa que tal vez no tengamos suficientes datos para vacunar mejor a las poblaciones, o al menos hacerlo de la manera más eficiente y que pueda salvar la mayor cantidad de vidas. No obstante, si podemos mejorar la recopilación de datos y la infraestructura en previsión de una vacuna, los analistas espaciales deberían estar preparados para ayudar a planificar cómo distribuir una vacuna.
Referencias
[1] For more on Esri tools and products used to plan for vaccine distribution, see: https://coronavirus-resources.esri.com/pages/vaccine
[2] For more on an Esri vaccine distribution planner, see: https://www.arcgis.com/apps/opsdashboard/index.html#/d9b6cda4c3934a128951136411f65e37.
[3] For more on the WHO’s plans and ideas for a vaccine distribution plan, see: Torres, I., Artaza, O., Profeta, B., Alonso, C., Kang, J., 2020. COVID-19 vaccination: returning to WHO’s Health For All. The Lancet Global Health 8, e1355–e1356. https://doi.org/10.1016/S2214-109X(20)30415-0.
[4] For insight into using big data analytics and artificial intelligence techniques to developing potential vaccine distribution plans, see: Pham, Q.-V., Nguyen, D.C., Huynh-The, T., Hwang, W.-J., Pathirana, P.N., 2020. Artificial Intelligence (AI) and Big Data for Coronavirus (COVID-19) Pandemic: A Survey on the State-of-the-Arts. IEEE Access 8, 130820–130839. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.3009328
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