La ciencia de datos y las técnicas computacionales pueden ser la clave para analizar la efectividad del distanciamiento social como estrategia para frenar la expansión del COVID-19, y para mejorar las medidas de confinamiento que se establezcan en el futuro para prevenir nuevos brotes de enfermedades contagiosas. Un equipo multidisciplinar de investigadores pertenecientes a diversos centros del Consejo Superior de Investigaciones Científicas desarrolla un proyecto que utiliza estas técnicas para analizar datos móviles, masivos y anónimos, obtenidos desde las operadoras telefónicas, con el objeto de estudiar las movilidades y los contactos sociales que se dan desde que empezó el confinamiento.
Este equipo contempla tanto a expertos en computación, como en demografía, física y estudio del movimiento. Con toda la información reunida a partir de los datos móviles el equipo de expertos está simulando diferentes escenarios y creando estrategias de distanciamiento social para ayudar a la toma de decisiones. De manera que los resultados son clave tanto para decidir si se activa un confinamiento más estricto como para planificar un fin de confinamiento seguro y eficaz. “Esperamos que los resultados sirvan para comprender mejor los efectos del confinamiento sobre la dispersión de la enfermedad, pero también para ayudar en la toma de decisiones relacionadas con la revocación de las medidas, para saber si es mejor finalizar el confinamiento de forma progresiva o no”, explica Frederic Bartumeus, uno de los científicos que coordina este proyecto.
Una nueva forma de hacer epidemiología
Para llegar a este objetivo, el proyecto incluye varias fases que se están realizando en paralelo, señala por su parte José Javier Ramasco, que también coordina esta investigación. “Primero se realiza la caracterización de la movilidad a partir de la aportación de distintas plataformas de datos, información por ejemplo proveniente de redes sociales online y patrones de movilidad capturaros por registros de telefonía móvil”, aclara. “Los datos son recogidos por las operadoras y empresas que participan en el proyecto y proveen al equipo de investigación con flujos de viajes agregados entre zonas”, detalla el investigador, asegurando que en ningún caso se accede a información individual. Otro aspecto estudiado es el cambio de comportamiento de las personas debido a la percepción de riesgo. Para ello se están desarrollando encuestas y aplicaciones móviles para cuantificar estos cambios, intentando estimar la adherencia a las medidas de protección personal por parte de la población y cuáles son los cambios en la cantidad y calidad de los contactos que se tienen. “Esta información es crucial para entender el proceso de contagio”, indica Ramasco.
Todos estos datos forman parte de modelos computacionales que se están desarrollando para estudiar los distintos escenarios de salida de la crisis. “El confinamiento ha sido generalizado y relativamente súbito, pero si se deben evitar nuevos brotes es necesario contar con simuladores capaces de evaluar escenarios con distintos ritmos de vuelta a la normalidad, tanto por sectores como por zonas geográficas”, advierte Ramasco. Este proyecto usa por lo tanto herramientas de inteligencia artificial y ciencia de datos e integra datos móviles masivos en tiempo real de movilidad humana, encuestas geolocalizadas y modelos computacionales para estudiar la efectividad del confinamiento. En definitiva se trata de una nueva forma de hacer epidemiologia. “En el estudio se tendrán en cuenta aspectos tan importantes como la distribución espacial de la población, su estructura por edad, y la distribución y características de los centros socio sanitarios (hospitales, centros de salud, residencias de mayores) y podremos observar cómo las medidas de contención han cambiado la movilidad y el comportamiento de las personas”, comenta Ramasco.
En este proyecto participan investigadores del Instituto de Física de Sistemas Complejos (centro mixto del CSIC y la Universidad de las Islas Baleares), del Centro de Estudios Avanzados de Blanes y del CREAF, del Instituto de Economía, Geografía y Demografía, del Instituto de Física de Cantabria, del Centro Nacional de Biotecnología, de la Universidad Pompeu Fabra y del Centro Nacional de Epidemiología del Instituto de Salud Carlos III.
Compartir