Rastreen mi móvil… y háganlo bien

Tecnologías como el GPS, para la geolocalización; el Bluetooth, para calcular la proximidad; o la inteligencia artificial para interpretar el riesgo pueden ser la base de soluciones informáticas que ayuden en la identificación de personas que hayan podido estar expuestas a un caso conocido de COVID-19.

Nuestro Sistema de Salud ya dispone de procedimientos para determinar la trazabilidad de una persona contagiada por COVID-19 -o cualquier otra enfermedad contagiosa- muy eficaces y probados. Los epidemiólogos cuentan con un protocolo para entrevistar al paciente, en persona o telefónicamente. Normalmente esto lo suele hacer su médico de cabecera y a partir de él se reconstruye su trazabilidad –llamémosla- analógica. Así se identifica a las personas expuestas a riesgo de contagio. Entonces, ¿por qué necesitamos sistemas basados en la trazabilidad de los teléfonos móviles?

Los epidemiólogos con los que he tenido ocasión de hablar manifiestan que con los recursos disponibles y los tiempos requeridos para poder analizar la trazabilidad de un positivo e identificar a posibles contagiados, y la cantidad de casos positivos que se están produciendo, están colapsados y les resulta imposible controlar estudiar adecuadamente todos los casos y controlar la propagación.

Dicen que necesitan ayuda, que requieren de sistemas automáticos que les echen una mano en la identificación de ciudadanos en riesgo de contagio. Insisten en que con la previsión de prevalencia de la enfermedad entre un 10 y un 15% y teniendo en cuenta que la pandemia no estará bajo control hasta alcanzar una prevalencia del 70%, es muy urgente desarrollar sistemas de rastreo automático que ¡puedan entrar en funcionamiento ya!

No debemos reinventar la rueda y desarrollar nuevos procedimientos de trazabilidad digitales que reemplacen a los analógicos; lo que debemos es complementar la trazabilidad analógica con la digital, basada en la trazabilidad de los móviles. El objetivo está claro: facilitar el trabajo de los equipos de salud, proporcionándoles información de personas en riesgo de contagio, para que sean los expertos sanitarios los que decidan finalmente quiénes son las personas en riesgo de contagio y cómo proceder para contactarlas.

La identificación de personas en riesgo de contagio por medio de la trazabilidad de los móviles, enriquece el procedimiento analógico porque permite identificar casos en riesgo que quedan fuera del alcance de una persona contagiada. En la trazabilidad analógica, la fuente de información no es completa; la persona positiva puede olvidar algunos contactos, por ejemplo, compañeros de trabajo con los que no mantiene habitualmente proximidad, pero con los que ha coincidido durante el periodo de transmisión de forma esporádica (por ejemplo, en el ascensor).

Además, ha estado desplazándose y teniendo múltiples contactos, cuando viajaba en el autobús público o en el metro, al entrar en la panadería o en el supermercado, etc. Por lo tanto, hay casos de riesgo de contagio que quedan fuera del alcance del procedimiento habitual de identificación a partir de la información proporcionada directamente por la persona diagnosticada positivo.

Para tener procedimientos de contención de la propagación efectivos es muy importante poder identificar a las personas anónimas que han estado expuestas. En este caso, la trazabilidad digital puede ayudar a mejorar la trazabilidad analógica identificando un mayor número de personas en riesgo de contagio.

Pero hay algo que preocupa en la sociedad: ¿es seguro el rastreo de móviles? ¿atenta contra nuestra vida privada? Se trata de una cuestión de decisiones políticas que sopesen las previsibles limitaciones de los derechos y libertades fundamentales, siempre en el ámbito de la ley de protección de datos vigente en España y en Europa, con los posibles beneficios que cabe esperar en la lucha contra la epidemia.

Actualmente existe un intenso debate, entre los especialistas en la materia, sobre la privacidad que garantizan los sistemas propuestos. Hay dos tendencias: la centralizada y la descentralizada. Se critica que en los sistemas centralizados (Robert, DeteCCovid) la Autoridad Sanitaria dispone de la información anonimizada de geolocalización de los ciudadanos y que esto atenta contra nuestra privacidad, ya que podría utilizarla incorrectamente, cuando la legislación vigente en protección de datos -que evidentemente deben cumplir los sistemas centralizados- es un garante de nuestra privacidad.

En contraposición, los defensores de los sistemas distribuidos, argumentan que en los mismos la información de trazabilidad se almacena en los dispositivos móviles y que, por lo tanto, no está a disposición de la Autoridad Sanitaria. Esto no es totalmente cierto, ya que en los sistemas distribuidos también se requiere una base de datos centralizada, donde se almacena la información de los casos positivos, que debe ser custodiada por la Autoridad Sanitaria, por lo que finalmente hay que confiar también en ella.

En mi opinión el debate no es entre sistemas “centralizados” y “descentralizados”. Lo importante es distinguir entre aplicaciones, o sistemas, que envían información de personas contagiadas a los móviles, aunque sean seudónimos, y aplicaciones que no lo hacen. Las descentralizadas (DP3T, la alianza Apple/Google), que se proclaman como respetuosas de la privacidad tienen una debilidad: los usuarios de las apps, ya sean particulares, empresas, etc, pueden identificar a personas contagiadas, con lo que la privacidad se ve comprometida.

Pongamos un ejemplo que ilustra esta debilidad. Supongamos que estamos en una ‘caja’ de un supermercado, que llevamos instalada una aplicación de trazabilidad basada en bluetooth que está emitiendo nuestros códigos efímeros. Supongamos que en la ‘caja’ del supermercado hay un móvil que se ha instalado la aplicación y que está leyendo nuestros códigos efímeros; además, pagamos con nuestra tarjeta de crédito. La ‘caja’ puede relacionar los códigos que nuestro móvil emite con nuestra tarjeta de crédito. Ya se nos ha identificado. Si posteriormente somos diagnosticados ‘positivo’, la aplicación del supermercado recibirá nuestros códigos clasificados como positivos y, por lo tanto, podrá identificarnos como tal. Entonces, ¿qué ha sucedido con la privacidad que proclama este tipo de sistemas?

Otro debate es que muchos sistemas propuestos son colaborativos, esto sucede especialmente en los descentralizados, lo que supone que la instalación de las apps en los móviles es voluntaria. En estos sistemas colaborativos solo se dispone de la información de trazabilidad que proporcionan los teléfonos móviles que se han instalado la aplicación. Experiencias previas en este tipo de sistemas hacen prever que la aplicación se la instalará una fracción de la población que oscilará entre un 10 y 15%. Con estos porcentajes el sistema no puede ser eficaz, por lo tanto, no servirá para resolver el problema para el cual ha sido creado.

En mi opinión para decidir el mejor sistema se deben evaluar los siguientes parámetros: disponibilidad, inmediatez y calidad de los datos, priorizando aquellos para los que ya dispongamos datos que alcancen a un amplio porcentaje de la población; dependencia tecnológica –son mejores aquellas soluciones que no impliquen una dependencia tecnológica de terceros países; y nivel de privacidad -un sistema que no preserve la privacidad en los términos que las leyes vigentes exigen no será aceptado ni por los ciudadanos ni por la autoridad de protección de datos, un sistema que no sea robusto frente ataques maliciosos no será aceptable, pero un sistema que no sea eficaz y no ayude a resolver el problema tampoco.

En mi opinión, sistemas que se basen en la información ya disponible de geolocalización anónima -como pueden ser los datos de geolocalización de que disponen las operadoras telefónicas-; que garanticen nuestra privacidad; y que estén a disposición y sean utilizados exclusivamente por los expertos de salud de la Autoridad Sanitaria ¡son la única solución que puede ayudar en la lucha contra el COVID-19!

Vicent Botti, director del Instituto Valenciano de Investigación en Inteligencia Artificial (VRAIN) de la Universitat Politècnica de València