Big Data – Mcoder.ai
LinkedIn: Andrea Lona Elorza
En los países de América Latina, 6 de cada 10 mujeres participan en sectores de la economía y empleos de alto riesgo a causa de la pandemia por Covid-19
Las cifras más recientes señalan que las mujeres han perdido sus empleos a un ritmo mucho mayor que los hombres, a causa de la crisis por Covid-19. Si bien la tasa de desempleo general se ubica en un grave 8.4%, al desagregar los datos por género, obtenemos un 10.2% en el caso de ellas, mientras que para ellos se mantuvo casi sin cambios, en 7.3% (OIT, 2020). Esto se debe, en gran medida, a la contracción y pérdida de empleos en las industrias del turismo, manufactura, construcción y comercio. Industrias dominadas por la fuerza laboral femenina.
Además de evidenciar la urgencia de políticas públicas para estimular la creación de empleos que respondan a las necesidades económicas y sociales generadas por la crisis, son especialmente relevantes para generar mecanismos para que más mujeres se desempeñen laboralmente en las industrias del futuro.
En su informe anual Perspectivas de Comercio Internacional de América Latina y el Caribe 2020 la Comisión Económica para América Latina (CEPAL) concluye que las áreas de manufactura, comercio digital y tecnología (especialmente aquella aplicada a las áreas de salud), son sectores clave para dinamizar la economía regional y generar mecanismos de cooperación intrarregionales que potencien el desarrollo de nuestras sociedades. Áreas a las que apenas un 20% de las mujeres en la región tiene acceso (ONU Mujeres, 2020).
De acuerdo con la consultora McKinsey, el PIB en América Latina podría incrementarse en un 34% para el 2025 si se cerraran las brechas de género en el mundo laboral
El empleo de más mujeres en sectores clave, implica garantizar que estemos preparadas para responder a esas nuevas oportunidades. Afortunadamente para nosotras, la crisis por Covid-19 representó una gran oportunidad para que mujeres líderes en ciencia y tecnología se hicieran visibles al desarrollar proyectos que, además de salvar vidas, están enfocados en demostrar el valor del big data y AI en el sector salud del presente y para el futuro.
- Movilidad, modelos epidemiológicos y ciencia ciudadana
El equipo de investigación de la Fundación ELLIS Alicante y la Generalitat Valencia, liderado por la Dra. Nuria Oliver, difundió una encuesta con la que se analiza la movilidad urbana a gran escala a partir de datos de telefonía móvil, con el objetivo de medir el impacto de las medidas de confinamiento en España, Italia, Alemania y Brasil.
A partir de dicha encuesta, se desarrolló un modelo epidemiológico para determinar la propagación del virus y predecir las tasas de contagio, para así preparar a las clínicas y hospitales para responder más efectivamente a las crisis. Adicionalmente, han logrado demostrar que existe una correlación negativa entre la vulnerabilidad económica (por pérdida de empleos, reducción de salarios, etc) y la voluntad de las personas para cumplir con las medidas de confinamiento.
La encuesta completa puedes consultarla aquí, o leer la publicación completa, que se va actualizando conforme avanza el estudio.
2. Machine learning para determinar el riesgo de procedimientos médicos
La doctora Concha Bielza, del Departamento de Inteligencia Artificial de la Universidad de Politécnica de Madrid, y su equipo, desarrollan un proyecto que tiene tres objetivos clave en respuesta a la crisis por Covid-19. El estudio busca predecir el riesgo que una persona tiene de fallecer o ser intubada, así como evaluar la eficiencia de un tratamiento a partir de realizar un análisis comparativo entre los datos de personas que han sido sometidas a distintos tratamientos y el impacto que cada uno ha tenido en las tasas de mortalidad, a gran escala.
Finalmente, se construye un modelo de red bayesiana (un arreglo probabilístico generado a partir de la identificación de relaciones de dependencia que existen entre un conjunto de variables) para identificar más claramente el riesgo de mortalidad con relación al éxito de los tratamientos a los que los pacientes han sido sometidos.
3. Inteligencia artificial para mejorar la predicción radiológica
El equipo del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) España, estudia la aplicación de sistemas AI para la clasificación de las neumonías de pacientes afectados por Covid-19. Con ello, buscan desarrollar algoritmos que permitan clasificar las lesiones provocadas por el coronavirus en el sistema respiratorio.
De acuerdo con la Dra. María de la Iglesia Vayá, una de las desarrolladoras del proyecto, este algoritmo está pensado para incluir a un grupo amplio de radiólogos que faciliten la interpretación clínica de los algoritmos, así como extender su uso a empresas y otras entidades relacionadas con la toma de decisiones en el campo de la salud.
Estos son solamente tres de múltiples casos que no solamente están ayudando a salvar vidas, sino también demostrando el potencial de las mujeres en el área y, con ello, la oportunidad que existe de crear empleos que les permitan tener mejores condiciones de vida a futuro. El momento para aprovechar la crisis para cambiar el algoritmo de la desigualdad, potenciando una América Latina más próspera.
Referencias:
- JMIR Publications
- Encuesta Impacto Covid-19 en España
- Perspectivas del Comercio Internacional de América Latina y el Caribe 2020: la integración regional es clave para la recuperación tras la crisis
Excelente artículo
¡Muchas gracias, Citlali! Nos alegra mucho que haya sido un tema de tu interés.