El profesor del Departamento de Ciencias de la Computación de la Universidad de Chile e Investigador del Instituto Milenio Fundamentos de los Datos, Jorge Pérez, plantea que «el manejo de la información durante la pandemia ha dejado mucho que desear»; motivo por el cual es necesario «entender qué aprendizajes podemos sacar de las situaciones desde el punto de vista técnico de cara a lo que todavía nos espera en esta pandemia».
Desde la llegada de la pandemia del COVID-19 a nuestro país, la relación entre datos, información oficial, y decisiones técnicas y políticas fue tensa. Llegamos al punto que, al momento de escribir este artículo, las autoridades a cargo de las decisiones iniciales respecto de la pandemia se encuentran enfrentando una investigación de la fiscalía nacional. La razón de la investigación es su presunta responsabilidad en muertes por COVID que podrían haberse evitado. La arista principal de esta investigación es un posible ocultamiento de información clave que habría impedido la toma de decisiones correctas y oportunas. Independiente del desenlace de esta investigación, el hecho es que tanto desde el punto de vista técnico como político, el manejo de la información durante la pandemia ha dejado mucho que desear.
En este artículo me centraré principalmente en cómo la información en torno al COVID ha moldeado las acciones de la autoridad y del mundo científico. Éste es un relato bastante personal y subjetivo a partir de mi experiencia “metido en los datos” de COVID desde marzo de 2020. El objetivo del artículo es principalmente entender qué aprendizajes podemos sacar de las situaciones desde el punto de vista técnico de cara a lo que todavía nos espera en esta pandemia. Pero no es sólo la pandemia actual y sus repercusiones, de este episodio también podemos obtener aprendizajes importantes para situaciones similares que se podrían dar en el futuro. Dado lo personal del relato, invito al lector a contrastar lo que acá expongo con hechos y opiniones de otras fuentes.
Cifras versus datos desagregados: desechando la oportunidad de cooperar
Los estamentos técnicos del Ministerio de Salud de Chile tienen una larga tradición de uso y publicación de datos clínicos estadísticos. En marzo de 2020, el Departamento de Epidemiología y el Departamento de Estadísticas e Información de Salud (DEIS) tomaron el control de la comunicación de la información relacionada con la pandemia. Crearon un sitio web en donde comenzaron a publicar información detallada de cada caso de COVID en Chile, incluyendo la edad, sexo, lugar de atención, y comuna de residencia de cada persona contagiada, además de una indicación de la severidad en la que estaba afectada su salud a causa del COVID. Si bien la publicación no era óptima (los datos se entregaban en un documento en formato pdf ), los datos estaban disponibles y varios comenzamos a recopilarlos pues entendíamos que serían valiosos en el corto plazo. Este tipo de publicación es lo que la gente de computación e informática llama “datos desagregados” (también llamados “microdatos” en el área de estadística y economía).
Lamentablemente esta apertura duró sólo unos pocos días. Desde el 18 de marzo de 2020, los datos pasaron a publicarse en forma “agregada” en una tabla que indicaba sólo la cantidad de contagiados por región. Pasamos de contar con datos detallados para tomar decisiones y hacer proyecciones, a contar con cifras macro que esencialmente permiten hacerse una idea global de la situación. Aún no está claro por qué se decidió cambiar la forma de publicación, pero el hecho es que hasta el momento de escribir este artículo no hay datos desagregados de público acceso con el nivel de detalle que contábamos a inicios de marzo.
La semántica de los datos agregados jugando una mala pasada
Uno de los primeros problemas que ocurren cuando lo que se entregan son cifras calculadas sin dar a conocer los datos base, es que quien calcula y publica la cifra es quien le da la semántica. Es decir, quien calcula decide el significado de lo que está publicando. Y jugar con semántica puede causar confusiones gigantescas. Una cifra crítica en los primeros días fue la de “pacientes recuperados”. En este caso la autoridad de salud entregaba un número cerrado que indicaba cuántos pacientes se encontraban recuperados del COVID-19. Pero, ¿qué quería decir la autoridad cuando decía “recuperado”?, ¿cuál era la semántica de esa cifra? Cualquier persona que haya estado enferma y se haya recuperado de la enfermedad, le daría una interpretación sumamente natural al número. Pero la autoridad de salud calculaba el número que reportaba simplemente restando de todas las personas contagiadas, las que habían empezado su enfermedad dos o más semanas antes de la fecha actual. Es decir, sin importar que una persona con un cuadro grave de COVID-19 estuviera internada en un hospital y conectada a un ventilador mecánico, si su enfermedad había empezado hace más de dos semanas, era contada como un recuperado.
Fallecidos por COVID-19 y las confusas metodologías de cálculo
Saber cuántas personas mueren producto de la pandemia es una forma de cuantificar el impacto que realmente está teniendo en la sociedad. Varios países a los que la pandemia llegó antes que a Chile habían mostrado una alza en el número de fallecidos totales (independiente de la causa), alza que en algunos casos era extrema comparada con promedios históricos de fallecimientos. Si bien determinar el exceso real de muertes en un período de tiempo es un problema extremadamente complejo, cuando el número de muertes en un período de tiempo es muy alto es difícil desconocer el exceso, independiente de que puede haber discusión sobre la magnitud de éste.
La periodista Alejandra Matus fue la primera en denunciar un presunto exceso de muertes que no estaba siendo razonablemente reportado por las autoridades de salud. En el momento de estas declaraciones, las muertes COVID reportadas por la autoridad eran relativamente pocas y no explicarían la supuesta alza de muertes. La conclusión sería entonces que habría muertes producidas directa o indirectamente por COVID que no estaban siendo reportadas por la autoridad. En ese momento el ministro de Ciencia, Andrés Couve, salió a desmentir públicamente a Matus, criticando su metodología para calcular el exceso. Pero la discusión parecía totalmente anacrónica: tanto Matus como Couve argumentaban sin mostrar ninguna cifra base, sólo con cifras agregadas. Es decir, ninguna persona (que no fueran ellos) podría corroborar o refutar las aseveraciones de ambos. Unos días después Matus hizo públicos sus datos y expuso sus cálculos y metodologías al escrutinio público. Los datos que supuestamente usó Couve, no los pudimos ver públicamente sino hasta el escándalo que terminó con la salida de quien hasta ese momento era el ministro de Salud.
Las discrepancias y polémicas en los fallecimientos por COVID continuaron por varias semanas. Otra vez el problema era la falta de datos base que permitieran entender cuándo una persona fallecida tenía (o no) COVID como causa principal de muerte. Uno de los momentos más complejos fue cuando a inicios de junio de 2020 se agregaron alrededor de 700 fallecidos por COVID al conteo oficial. Esta alza fue explicada por un “cambio de metodología” y durante esa semana se explicaron tres métodos distintos para contar fallecidos por COVID. Uno de estos métodos, y que fue el que supuestamente se usó para los reportes diarios de fallecidos, estaba basado en búsqueda de palabras clave dentro de los certificados de defunción ingresados al Registro Civil. Pero la búsqueda de palabras clave es un proceso muy poco preciso y demasiado propenso a errores, sobre todo cuando se busca en texto libre escrito por personas.
Estas metodologías estaban lejos de seguir estándares internacionales y contrastaban radicalmente con el hecho de que en Chile el DEIS es el organismo encargado de contar fallecidos y establecer causas de muerte. Este organismo dependiente del mismo Ministerio de Salud está compuesto por un grupo de profesionales entrenados y especializados en el tema. Por qué no simplemente confiar en estos profesionales y usar su conteo. A mediados del mes de junio de 2020, se dio a conocer a la opinión pública que los fallecidos con COVID como causa principal de muerte calculado por el DEIS era casi el doble de las muertes reportadas oficialmente (3.841 versus 7.144 al día 18 de junio de 2020). Si bien la diferencia se explicaba por las metodologías distintas, la polémica fue suficiente para implicar la renuncia del ministro de Salud de ese momento.
Qué podemos aprender para el futuro
Lo que describo en esta nota son sólo algunos ejemplos de los problemas que surgen cuando no hay público acceso a datos base desagregados que nos permitan auditar y así tener confianza en las cifras reportadas. No contar con estos insumos esenciales desde el inicio de la pandemia dejó fuera a muchos actores que podrían haber cooperado en la toma de decisiones basadas en evidencia. Por otro lado los problemas semánticos y metodológicos de las cifras agregadas causaron más de una confusión en la opinión pública. Estas confusiones inciden en el comportamiento de cada persona, y en una pandemia el comportamiento tanto individual como colectivo afecta directamente en cómo evoluciona la enfermedad.
El COVID ha impactado fuertemente a nuestro país y mientras no exista una vacuna de amplio acceso en la población, las decisiones basadas en evidencia se vuelven críticas. Debemos aprender todos y todas que más transparencia en la entrega de información técnica es siempre mejor que menos transparencia. Es verdad que entregar información puede abrir espacio a críticas, pero las autoridades no deberían temerle a las críticas de sus ciudadanos, menos a las de sus científicos. Las críticas y las discrepancias nos permiten dudar, y el dudar y repetir un cálculo, nos permite asegurarnos de que no cometimos algún error, lo que nos lleva al final a tomar una mejor decisión. Más transparencia, aceptar críticas, estar dispuestos a dudar, y por sobre todo querer cooperar, son los aprendizajes que debemos sacar de cara a lo que se nos puede venir en el futuro.
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Jorge Pérez, académico del DCC.
