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Los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades (“Centers for Disease Control and Prevention”, CDC por sus siglas en inglés) están gastando cientos de millones de dólares en establecer una red nacional “público-privada” para barrer cantidades sin precedentes de datos individuales y comunitarios y desarrollar modelos basados en inteligencia artificial (IA) para predecir brotes de enfermedades.
Esta infraestructura ayudará a las autoridades sanitarias locales, estatales y nacionales a identificar y aplicar “medidas de control” adecuadas para gestionar posibles brotes de enfermedades.
Como parte de este esfuerzo, la agencia anunció la semana pasada una subvención estimada en 262,5 millones de dólares durante los próximos cinco años para establecer una red de 13 centros de previsión y análisis de enfermedades infecciosas con el fin de coordinar este trabajo en todo Estados Unidos.
La financiación proporciona unos 20 millones de dólares a cada una de las 11 universidades que participaron en la modelización y respuesta a COVID-19. La lista incluye el Centro de Seguridad Sanitaria Johns Hopkins, que supervisó el simulacro del Evento 201, y la Escuela de Salud Pública Gillings de la Universidad de Carolina del Norte, donde Ralph Baric inició la investigación sobre la ganancia de función.
Dos de los centros serán entidades privadas: “Kaiser Permanente Southern California” y una “organización de preparación para catástrofes” llamada “International Responder Systems LLC”, cuya experiencia incluye la realización de ejercicios de simulación de brotes de ántrax utilizado como un arma y la ayuda en la gestión del brote de ébola en África Occidental.
Algunos centros trabajarán con investigadores del Departamento de Defensa de Estados Unidos y empresas de bioingeniería para desarrollar nuevas herramientas y plataformas de modelización basadas en IA y aprendizaje automático para rastrear y predecir brotes de enfermedades en todo el país.
Otros trabajarán con compañías de seguros, proveedores de atención sanitaria, departamentos de salud locales y otras entidades para recopilar datos de historiales de búsqueda, comunicaciones personales, publicaciones en redes sociales, aguas residuales, historiales médicos y otros.
También pondrán a prueba nuevas herramientas de seguimiento y predicción en barrios adyacentes o entre grupos demográficos específicos, y ampliarán los proyectos piloto “exitosos”.
Los beneficiarios formarán la Red de Análisis de Brotes y Modelización de Enfermedades (“Outbreak Analytics and Disease Modeling Network”, OADM por sus siglas en inglés) mediante acuerdos de cooperación con los CDC, que participarán activamente en los trabajos.
El doctor Michael Rectenwald, autor de “Archipiélago Google: El gulag digital y la simulación de la libertad” (“Google Archipelago: The Digital Gulag and the Simulation of Freedom”), dijo a “The Defender”:
“Lo que están construyendo es un panóptico de proporciones épicas, que será ineludible en el futuro y que permitirá vigilar, no sólo los comportamientos de las personas, sino también, como ellos mismos han dicho, sus propios pensamientos.”
Dijo que la respuesta a la pandemia COVID-19 proporcionó un ejemplo paradigmático de los peligros de los modelos predictivos.
“El uso de modelos es un predictor muy pobre de enfermedades infecciosas, y se ha abusado de él en el pasado, en particular en referencia a COVID-19”.
Rectenwald, que también es candidato a la presidencia por el Partido Libertario, citó el trabajo de Neil Ferguson, el físico del Imperial College de Londres que, junto con su equipo, creó el modelo epidemiológico a principios de 2020 que predijo la catastrófica cifra mundial de muertes por COVID-19.
El modelo de Ferguson se utilizó para justificar el distanciamiento social, el uso de mascarillas y los confinamientos.
Pero sus predicciones -criticadas en su momento por expertos como la epidemióloga de Oxford Sunetra Gupta, Ph.D. – resultaron ser tremendamente exageradas en las pruebas realizadas en el mundo real.
“Yo prevería nuevos abusos con la creación de esta red de modelos de CDC”, dijo Rectenwald.
“Un Servicio Meteorológico Nacional, pero para las enfermedades infecciosas”
La red está encabezada por el nuevo Centro de Predicción y Análisis de Brotes Epidémicos (“Center for Forecasting and Outbreak Analytics”, CFA por sus siglas en inglés) de los CDC, creado por la administración Biden para modelizar, predecir y controlar el curso de los brotes de enfermedades en todo el país.
“Nos consideramos como el Servicio Meteorológico Nacional, pero para las enfermedades infecciosas”, la doctora Caitlin Rivers, epidemióloga de la Johns Hopkins y directora asociada de ciencia del CFA, declaró a “The Washington Post” el año pasado, cuando la Casa Blanca lanzó formalmente la iniciativa.
“Al igual que nuestra capacidad para predecir la gravedad y la llegada a tierra de los huracanes, esta red nos permitirá predecir mejor la trayectoria de futuros brotes, dotando a los responsables de la respuesta de datos e información cuando más los necesitan”, afirmaron los CDC en su anuncio de financiación de la iniciativa.
Al igual que la previsión meteorológica ayuda a la gente a decidir si se lleva un paraguas cuando pronostica lluvia, por ejemplo, una previsión de enfermedades puede ayudar a la gente a decidir si debe llevar una mascarilla, o celebrar una fiesta de cumpleaños en el interior o en el exterior, declaró Rivers al Post.
En julio, Eric Rescorla, antiguo director de tecnología de Mozilla y nombrado tecnólogo jefe del CFA, declaró a Politico que se trata de “una empresa emergente (“startup”) gubernamental” que necesitará mucha financiación pública y que colaborará estrechamente con la industria privada.
¿La vigilancia que “el pueblo estadounidense quiere y merece”?
La CFA se creó formalmente como parte de los CDC en enero de este año, pero lleva en marcha al menos desde enero de 2021, cuando Biden anunció los planes para la agencia en el primer memorando de seguridad nacional de la administración.
CFA recibió sus primeros 200 millones de dólares en agosto de 2021 de la Ley del Plan de Rescate Americano.
La entonces Directora del CDC , Rochelle Walensky, impulsó constantemente cambios legislativos y de otro tipo para “modernizar el marco de la política de datos de salud pública” cuando ocupaba su cargo:
“Este nuevo centro es un ejemplo de cómo estamos modernizando la forma de prepararnos y responder a las amenazas para la salud pública. Estoy orgulloso del trabajo que ha realizado este grupo hasta ahora y deseoso de ver cómo se sigue innovando en el uso de datos, modelos y análisis para mejorar las respuestas a los brotes.”
El CFA empezó a conceder subvenciones en octubre de 2021, otorgando 21 millones de dólares a cinco instituciones académicas -entre ellas Johns Hopkins y Harvard- y 5 millones de dólares a la “National Science Foundation” y al Departamento de Energía para desarrollar capacidades de modelización de enfermedades.
El CFA trabajó con socios académicos para modelar, predecir y “advertir” al gobierno de la propagación de omicron de noviembre a diciembre de 2021.
En diciembre de 2022, los CDC renovaron su asociación con Palantir, la empresa de minería de datos vinculada a la CIA de Peter Theil, firmando un contrato de 443 millones de dólares “para emplear tecnología escalable para planificar, gestionar y responder a futuros brotes e incidentes de salud pública”, una adjudicación destinada, en parte, a “ayudar a apoyar la innovación” del CFA.
A principios de este año, un subcomité republicano de la Cámara de Representantes intentó recortar la financiación del centro, pero la directora de los CDC, Mandy Cohen, declaró a “STAT News” que estaba luchando por mantener los fondos. Ella explicó:
“La gente quiere que estemos preparados para conocer las amenazas y responder con rapidez. Para ello necesitamos datos y visibilidad. Se trata de un dinero que nos ayudará a ver las amenazas y a responder a ellas con mayor rapidez. Y eso es lo que creo que el pueblo estadounidense quiere y merece”.
Pero Rectenwald advirtió de que, en lugar de proteger a las personas, este sistema será una amenaza para cualquiera que no cumpla las coercitivas directivas de salud pública. Explicó:
“La vigilancia que están desenrollando aquí tiene un gran potencial de vulneración de la privacidad y también de persecución de individuos y grupos por incumplimiento y, por tanto, de abuso de sus derechos y libertades civiles.
“Este sistema será capaz de localizar a las personas y comunidades que no acaten las medidas coercitivas que se “recomienden”. Y entonces podrán imponer restricciones aún más duras a estas mismas personas. Así que se trata de una perspectiva muy, muy perniciosa”.
El CFA revela “una puerta giratoria” entre la biotecnología, las agencias sanitarias gubernamentales y el Departamento de Defensa
Rectenwald declaró a “The Defender” que la colaboración del CFA revela un fenómeno de puertas giratorias que vemos en el gobierno en general.
“Tenemos funcionarios procedentes del sector privado que luego conceden adjudicaciones que revierten en las empresas para las que trabajaron o a las que se dirigen. Aquí hay mucha connivencia”, afirmó.
El CFA está dirigido por Dylan George, Ph.D., que ha pasado su carrera entre agencias sanitarias del gobierno de Estados Unidos y el Departamento de Defensa, y justo antes de ser elegido para dirigir el CFA, trabajó durante cinco meses en la empresa de biotecnología “Ginko Bioworks”.
“Ginkgo Bioworks” es una de las únicas empresas privadas nombradas explícitamente como socias en una de las subvenciones del CFA, junto con la “Northeastern University”. También es un socio clave en el desarrollo de otros programas mundiales de vigilancia y predicción de pandemias, como el Instituto de Prevención de Pandemias de la Fundación Rockefeller.
Además de Ginko y Palantir, el sitio web del CFA indica que colabora con “muchas” organizaciones públicas y privadas. En abril de 2022, el CFA convocó una conferencia llamada “CFA: 101 para la industria“.
En la conferencia, George, junto con representantes de Databricks, Peraton, Microsoft, RTI, “Dell Technologies Redhat/Carahsoft”, “Optum Serve” y “Maximus Public Health Analytics”, hicieron presentaciones sobre la importancia de las “asociaciones público-privadas” para el trabajo del CFA.
Los representantes del sector también hablaron de sus colaboraciones actuales y pasadas con los CDC para desarrollar las herramientas y plataformas de seguimiento y análisis que el CFA espera impulsar.
Entre los panelistas se encontraban Michelle Holko – anteriormente de DARPA (“Defense Advanced Research Projects Agency”), arquitecto científico principal de “Google Cloud” para la atención sanitaria y las ciencias de la vida en el momento de la conferencia de 2022, y actualmente estratega jefe de “Defensive BioTech” – que habló de los orígenes de la investigación sobre previsión de enfermedades del CFA en DARPA.
Holko, también ex becario de los Institutos Nacionales de Salud (“National Institutes of Health”, NIH por sus siglas en inglés) y del Centro de Bioseguridad Johns Hopkins, habló del valor de los historiales de búsqueda de Google y de los datos personales de interacción digital para influir en los resultados de salud pública.
Proporcionan información clave, dijo, “porque, ya se sabe, el deseo y la voluntad de una persona de vacunarse tienen una enorme repercusión en lo que va a ocurrir con una crisis de salud pública”, afirmó.
“Una nueva era de la salud pública”: ejemplos de proyectos de recogida, predicción y control de datos
Los datos pueden utilizarse para comprender el deseo de las personas, pero también “todo lo que ocurre en su entorno, y en sus pensamientos y en su círculo”, dijo Holko, lo que tiene graves implicaciones para la salud pública.
Para ilustrar cómo podrían utilizarse estos datos, explicó cómo Google colaboró con el estado de California durante la pandemia COVID-19 para extraer los datos de búsqueda de la gente y otros datos personales. Desarrollaron una “puntuación de aceptación de la vacuna” para cada persona cuyos datos analizaron.
A continuación, colocaron furgonetas móviles de vacunación en barrios con bajos índices de vacunación pero con cierta disposición a vacunarse.
“Fueron capaces de tomar una diferencia del 25% entre los cuartiles más bajos del índice de Lugares Saludables y los cuartiles más altos y darle la vuelta”, dijo, añadiendo que esta orientación aborda un problema de equidad sanitaria.
Holko también habló del valor de los “wearables” para captar datos biológicos, lo que, según dijo, podría permitir detectar un patógeno en el interior del cuerpo de una persona aunque no esté experimentando síntomas.
Rivers añadió que sería importante que los organismos de salud pública como la CFA obtuvieran lo que necesitan -como la posibilidad de salir y tomar muestras de cualquier persona cuyos datos necesiten directamente- en lugar de tener que depender de otras fuentes de datos adyacentes como datos biométricos, datos de redes sociales, etc.
Los investigadores de RTI presentaron su proyecto “RTI Synthetic Population”, en el que han modelado una “población sintética” de más de 300 millones de individuos, cada uno de los cuales representa a una persona estadounidense, con sus atributos, edad, raza, sexo, ingresos, nivel de estudios, empleo y cualquier otro dato que puedan recabar, que luego utilizan para proyectar sucesos epidemiológicos.
Hubo muchas presentaciones de este tipo.
La conclusión general fue que la disponibilidad contemporánea de enormes cantidades de datos ha creado una “nueva era de la salud pública” y un mandato de nuevas herramientas para capturar y analizar datos utilizando aplicaciones novedosas de aprendizaje automático e inteligencia artificial.
George dijo que muchos de los presentes llevaban casi una década soñando con una red de previsión como el CFA, y que habían tenido “razón al ser oportunistas” ante la “ventana de oportunidad” que se les presentaba para ponerla finalmente en marcha.
La “extremadamente irónica” lista de beneficiarios
La OADM es la primera gran iniciativa del CFA y establece su infraestructura en todo el país. Los 13 centros de la red actuarán como redes en sí mismos.
Como dicen los CDC:
“Tras la pandemia de COVID-19, los CDC han trabajado en colaboración con los departamentos de salud estatales, locales, tribales y territoriales, las organizaciones de salud pública, el mundo académico y el sector privado para mejorar y ampliar la respuesta a los brotes y proporcionar apoyo a los líderes para prevenir infecciones y salvar vidas”.
“Esta red nacional se basará en estas colaboraciones y mejorará la respuesta a los brotes utilizando datos, modelos y análisis avanzados para las amenazas actuales y futuras de enfermedades infecciosas y emergencias de salud pública.”
Entre los galardonados figuran:
- El Centro Johns Hopkins para la Seguridad Sanitaria recibió 23,5 millones de dólares por su proyecto “Hacia la preparación frente a epidemias: Mejora de la infraestructura de salud pública e incorporación de herramientas basadas en datos” (“Toward Epidemic Preparedness: Enhancing Public Health Infrastructure and Incorporating Data-Driven Tools”). Creará asociaciones con “partes interesadas en la salud pública” y formará a estudiantes, profesionales y modelizadores -incluidos meteorólogos- en el uso de herramientas de modelización y análisis.
- La Universidad de Carolina del Norte, Escuela Gillings de Salud Pública, ha recibido 22,5 millones de dólares para apoyar la creación del Centro de la Costa Atlántica de Dinámica y Análisis de Enfermedades Infecciosas, que desarrollará métodos, herramientas y plataformas de modelización de enfermedades y los coordinará entre los 13 socios financiados de la red.
- La Universidad Northeastern obtuvo 17,5 millones de dólares para un “centro de innovación” llamado “‘Epistorm’: El Centro de Análisis Epidémico Avanzado y Tecnología de Modelos Predictivos” (“Epistorm: The Center for Advanced Epidemic Analytics and Predictive Modeling Technology”). ‘Epistorm’ coordinará los esfuerzos de diez sistemas sanitarios, organizaciones de investigación y empresas privadas para utilizar datos procedentes de la vigilancia de las aguas residuales, las redes sociales y los ingresos hospitalarios y aplicar herramientas de IA y aprendizaje automático y otros análisis predictivos. Entre los miembros académicos del consorcio figuran la Universidad de Boston, la Universidad de Indiana, la Universidad de Florida y la Universidad de California en San Diego. Otros miembros son el Laboratorio Nacional de Los Álamos (“Los Alamos National Laboratory”, LANL por sus siglas en inglés), el Centro Oncológico Fred Hutchinson, MaineHealth, Northern Light Health y Concentric “Ginkgo Bioworks”.
- La Universidad de California en San Diego (“University of California at San Diego”, UCSD por sus siglas en inglés) ganó 17,5 millones de dólares para “desarrollar herramientas y redes innovadoras” que analicen fuentes de datos para determinar su poder predictivo. Las fuentes de datos incluirán datos epidemiológicos moleculares, vigilancia de las aguas residuales y del aire; sistemas de notificación de exposición (teléfonos inteligentes y rastreo de contactos), búsquedas y publicaciones en Internet, “datos clínicos legalmente disponibles” y simulaciones basadas en escenarios. El equipo pondrá a prueba sus innovaciones entre la población vulnerable de San Diego, incluidos los sin techo y los drogadictos. La UCSD también colaborará con otras universidades de California y el LANL.
- Un equipo de investigadores de la Universidad de Texas en Austin y la Universidad de Massachusetts Amherst recibió 27,5 millones de dólares para ampliar las herramientas de apoyo a la toma de decisiones que se han utilizado en brotes anteriores. Se asociarán con otras dos docenas de entidades, incluidas agencias locales de salud pública. La Universidad Northwestern recibió 1,7 millones de dólares para financiar estos esfuerzos.
- La Universidad Carnegie Mellon recibirá 17,5 millones de dólares para ampliar el trabajo que realizó durante la pandemia COVID-19, recopilando datos diarios “de sistemas sanitarios, empresas tecnológicas, resultados de pruebas médicas, reclamaciones de seguros y encuestas” para orientar las decisiones políticas y de salud pública aplicando herramientas de aprendizaje automático e IA. Colaborará con organismos de salud pública y con proveedores de asistencia sanitaria como Optum para poner los datos sanitarios a disposición de los investigadores.
- La Escuela de Salud Pública de la Universidad de Michigan obtuvo unos 17,5 millones de dólares para crear el Centro Integrado de Salud Pública de Michigan para el Análisis y Modelización de Brotes, que desarrollará herramientas y conductos de modelización y análisis de datos que se integrarán en los sistemas del Departamento de Salud y Servicios Humanos de Michigan.
- La Escuela de Salud Pública de la Universidad de Minnesota y el Departamento de Salud Pública de Minnesota (“Minnesota Department of Public Health”, MDH por sus siglas en inglés) recibirán 17,5 millones de dólares para desarrollar herramientas de predicción mediante el estudio de las interacciones individuales de la comunidad y el desarrollo de algoritmos de aprendizaje automático para identificar grupos de síntomas. Trabajarán en estrecha colaboración con el “Minnesota Electronic Health Record Consortium”, una asociación entre el MDH y los 11 mayores sistemas sanitarios del estado.
- Un equipo de investigadores de la Universidad de Emory recibirá 17,5 millones de dólares para “innovar” nuevos métodos, herramientas y plataformas analíticas que sirvan de base a las decisiones en materia de salud pública.
- La Universidad de Clemson colaborará con la Universidad de Carolina del Sur, la Universidad Médica de Carolina del Sur, Prisma Health, el Departamento de Salud y Control Medioambiental de Carolina del Sur, Clemson Rural Health y el Centro de Atención Primaria y Rural de Carolina del Sur para integrar herramientas de previsión y toma de decisiones.
- La Universidad de Utah recibió 17,5 millones de dólares para su nuevo centro ForeSITE (“Forecasting and Surveillance of Infectious Threats and Epidemics”, Previsión y Vigilancia de Amenazas Infecciosas y Epidemias), que “proporcionará datos y herramientas” para orientar las decisiones sobre amenazas emergentes para la salud pública. Lo hará mediante asociaciones con el sistema nacional de salud de “Veterans Affairs” y hospitales y departamentos de salud de Utah, Washington, Idaho y Montana.
- “Kaiser Permanente Southern California” trabajará en colaboración con equipos académicos de modelización de la Universidad de California en Berkeley y la Universidad de California en San Francisco, utilizando sus 4,7 millones de afiliados como base para “desarrollar y probar estrategias que mejoren el uso de los datos de salud pública.”
- “International Responder Systems” trabajará con la Universidad de California en Los Ángeles y “Primary Diagnostics” “para ofrecer un sistema mejorado de diagnóstico analítico de brotes y un programa de formación continua para mejorar la capacitación de nuestro personal de salud pública”.
Rectenwald dijo:
“Resulta extremadamente irónico que estas universidades e instituciones hayan sido elegidas para llevar a cabo la investigación y la modelización. Por ejemplo, la Escuela Gilling de Salud Pública Mundial de la Universidad de Carolina del Norte inició una investigación de ganancia de función, que luego se llevó a cabo en Wuhan, pero financiada por los NIH a través de “EcoHealth Alliance”.
“¿No resulta irónico que esta escuela, el centro universitario de investigación que tuvo mucho que ver con la investigación sobre la ganancia de función que dio lugar a COVID-19, reciba ahora 4,5 millones anuales durante cinco años?
“Es una barbaridad.
” Y el Centro Johns Hopkins para la Seguridad Sanitaria recibe 23,5 millones de dólares del CFA para llevar a cabo su proyecto. Curiosamente, el mismo centro fue también el anfitrión y organizador de dos grandes eventos, el simulacro CLADE X y el simulacro Event 201, ambos de los cuales pronosticaron, con antelación a COVID-19, casi el escenario exacto que se desarrolló.
Yo no confiaría en ese Centro para la Seguridad Sanitaria de Johns Hopkins con esta cantidad de dinero y este tipo de poder para dirigir el comportamiento de los gobiernos, las organizaciones sanitarias, las localidades y los estados en respuesta a cualquier cosa, porque predijeron el tipo de cierres draconianos, uso de mascarillas y vacunaciones forzosas que tuvieron lugar en respuesta al COVID-19″.
“Del mismo modo, en este escenario, esperaría que defendieran exactamente el mismo tipo de medidas”.