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CORD-19: el "Google" de información científica para hacer frente a la pandemia

La reacción de centros de investigación y empresas tecnológicas ha propiciado una diseminación de la información científica sobre la covid-19, paralela al ritmo de contagio del propio virus

Se precisa un nuevo paradigma para recuperar información que filtre entre la inmensa cantidad de resultados.

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03 de abril de 2021 a las 05:00

Vivimos una pandemia de origen y alcance sin determinar que requiere de grandes esfuerzos para frenar sus efectos. La coordinación de científicos, políticos y ciudadanía, con el apoyo de muchas empresas tecnológicas, es un hecho singular que afecta positivamente a la investigación científica en un espacio muy breve de tiempo, generando herramientas de búsqueda basadas, muchas de ellas, en tecnologías semánticas.

La descripción de la documentación científica, la normalización terminológica vía tesauros y facetas, la minería de datos y el desarrollo de sistemas interoperables han permitido, en un tiempo récord, generar una amplia variedad de fuentes de información alrededor del coronavirus (artículos, casos clínicos, datos epidemiológicos, evidencias o patentes).

La reacción en cadena de editoriales, universidades, centros de investigación y empresas tecnológicas ha propiciado una diseminación de la información científica sobre la covid-19, paralela al ritmo de contagio del propio virus, que algunos autores califican de “revolución”.

Buscadores de información

Revistas biomédicas como New England Journal of Medicine, Lancet, Nature, Science o British Medical Journal han publicado abundante material bibliográfico en abierto. Además, las editoriales han creado espacios de información con búsquedas predefinidas por los principales tópicos (Cambridge Core Coronavirus Free Access Collection, EBSCO Covid-19, Elsevier Coronavirus Research Repository, etc.).

Por otra parte, los repositorios temáticos ofrecen artículos y ‘preprints’. Entre ellos podemos encontrar MedRxiv, Biorxiv o Pubmed. Esta última, por ejemplo, ha añadido publicaciones relacionadas diariamente desde principios de enero, con un pico de 300 artículos en un solo día.

Las grandes plataformas bibliográficas y los buscadores académicos también permiten acceder a los documentos mediante búsquedas predeterminadas, filtros y conjuntos de datos estructurados (Dimensions, Kaggle, Google Dataset Search, Semantic Scholar, etc.). También están involucrados el buscador de patentes Lens (patentes) y el de casos clínicos, Kahun.

Las autoridades sanitarias, universidades, sociedades científicas y centros de investigación han desarrollado servicios informativos: National Institutes of Health, Centers for Disease Control and Prevention, Organización Mundial de la Salud y el Centro de Recursos de Coronavirus de la Universidad Johns Hopkins, el punto informativo más conocido.

La emergencia informativa no solo recae en el ámbito científico, sino también en el político y social. Ello propicia una enorme proliferación de datos de distinto tipo, estructura, formato y cobertura, saturando su localización y gestión.

Diversas revistas médicas han publicado abundante material bibliográfico en abierto.

¿Cuántos tipos de buscadores existen?

Es preciso diferenciar entre ellos. Podemos encontrar los estadísticos (epidemiológicos), terminológicos (semánticos) y bibliográficos. Los primeros se nutren de las series estadísticas aportadas por las administraciones e instituciones sanitarias. Esta información no suele disponerse en formatos y estructuras limpias para su reutilización. Además, necesita del desarrollo de herramientas de visualización y actualización para la toma de decisiones y para su difusión en medios de comunicación.

Para ello suelen utilizarse infografías y visualizaciones de datos, donde destacan ‘Information is beautiful’ y el mapa de la Universidad Johns Hopkins, enlazado a más de 200 000 sitios web y referente de los medios de comunicación.

Por su parte, los conjuntos de datos terminológicos son fundamentales en la gestión de información. Por ejemplo, hay distintos lenguajes controlados, como MESH o DeCS, que poseen un valor equiparable a la propia producción científica porque aumentan la precisión al recuperar información.

Al mismo tiempo, los conjuntos de datos bibliográficos recogen datos estructurados de investigación y agregan contenido desde otras fuentes. Además, es la base para el desarrollo de buscadores basados en conceptos y mapas de relaciones.

Sin embargo, la sobrecarga informativa producida por la vasta producción científica es más un problema que una ayuda si no se dispone de sistemas de recuperación de información adecuados. Los buscadores web convencionales no sirven para cribar la información útil.

Por ello, ha rebrotado la importancia de la descripción documental en estos conjuntos de datos y se apuesta claramente por la inteligencia artificial (IA) y la minería de datos, poniéndose a disposición de los investigadores prototipos que no habían tenido suficiente audiencia e interés hasta ahora.

Se precisa un nuevo paradigma para recuperar información que filtre entre la inmensa plétora de resultados. El reto es tremendo por el volumen y por trabajar al unísono con artículos revisados, ‘preprints’ y una heterogénea colección de fuentes oficiales. Es un verdadero desafío para la recuperación de información y, además, hay una gran urgencia en disponer de la misma.

CORD-19: Recopilación de datos sobre SARS-CoV-2

Por eso, en respuesta a esta gran cantidad de datos, el Instituto Allen y la Oficina de Política de Ciencia y Tecnología de Estados Unidos pusieron en marcha un recurso de libre acceso para la comunidad investigadora, llamado CORD-19, que engloba datos de investigación abierta sobre covid-19. Cuenta con 280 000 artículos académicos, incluyendo más de 150 000 con texto completo, sobre covid-19, SARS-CoV-2 y coronavirus relacionados.

Este recurso se puso en marcha el 16 de marzo de 2020 y participaron también la Biblioteca Nacional de Medicina (NLM), la iniciativa Chan Zuckerberg, Microsoft Research Asia y el contenedor de datos Kaggle, coordinado por el Centro de Seguridad y Tecnologías Emergentes de la Universidad de Georgetown.

CORD-19 agrega información semanalmente desde los repositorios PubMed, MedRxiv y OMS. Además, existe una gran sinergia entre CORD-19 y el buscador semántico académico Semantic Scholar, por lo que permite la descarga del conjunto de datos. Es, sin duda alguna, el referente informativo para los investigadores durante esta pandemia, ya que Google Scholar no ha llevado a cabo algo parecido.

El esfuerzo desarrollado por la comunidad científica no tiene precedentes en volumen de su producción y en la velocidad de su transmisión. El volumen de información a manejar es ingente, el ‘big data’ ayuda a los virólogos y a otros expertos en el manejo de la información estadística y en la identificación de posibles patrones de comportamiento de la pandemia.

Información científica clasificada

A partir de CORD-19, hemos identificado más de 40 fuentes (13 conjuntos de datos y 27 buscadores) sobre la pandemia que podemos clasificar en tres categorías:

  1. Buscadores convencionales. Similares a los sistemas de búsqueda de las plataformas bibliográficas. Estos alinean la respuesta según la relevancia, con filtrado de documentos por fuente (Elsevier, biorxiv, WHO/OMS, etc.), revista, autor y fecha de publicación. También localizan información por términos o por frase exacta.

  2. “Visualizadores” de la información. Además de la búsqueda convencional localizan documentos gracias a tesauros, frecuencia de uso, proximidad de términos en las frases y expresiones regulares. Suelen complementarse con herramientas de visualización de las asociaciones entre estos conceptos (genes, productos químicos, fármacos, mutaciones, líneas celulares, especies y enfermedades). También muestran los resultados mediante nubes de etiquetas.

  3. Inteligencia artificial. Son herramientas de última generación que aplican modelos de redes neuronales para mejorar la calidad de la información recuperada. Pretenden ayudar a la toma de decisiones basadas en evidencias y en generación de ideas. También es posible la navegación por facetas y otros sistemas se apoyan en la idea del ‘chatbot’. Hay sistemas que aplican el modelado de temas para descubrir ideas subyacentes. Otros sistemas entregan como respuesta informes con asociaciones entre conceptos, filtrado por fuentes, edad de los pacientes, género, tipo de publicaciones, características del trastorno, tratamientos aplicados y resultados, palabras clave más relacionadas con el concepto, fechas de publicación y autores más influyentes en el campo de la consulta.

La base de datos cuenta con 280 000 artículos académicos, incluyendo más de 150 000 con texto completo.

Es muy significativo, y digno de elogio, el esfuerzo de empresas e instituciones que han desarrollado servicios de consulta y los han puesto a disposición de la comunidad científica.

Resulta claro que la lucha contra la pandemia ha disparado el uso de buscadores semánticos por la necesidad de filtrar los resultados de las búsquedas por tres razones. La primera es la enorme producción científica que puede “infoxicar”, algo consustancial al tiempo presente. La segunda es la necesidad de recuperar por facetas o conceptos más que por coincidencia de términos. La última es la imposibilidad material de emplear el impacto como referencia para elegir un artículo.

Queda ahora verificar si este avance de la tecnología de búsqueda semántica se va a quedar circunscrito a la lucha contra la pandemia o si se va a ampliar a otros sistemas de información. Lo lógico (y deseable) es que así sea.

The Conversation

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