14 de abril 2020
Un nuevo proyecto del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) utiliza la computación y las técnicas de ciencia de datos para comprobar cómo las medidas de confinamiento que se han tomado para parar la propagación de la enfermedad COVID-19 están siendo efectivas. Los resultados van a ser imprescindibles para mejorar las estrategias de distanciamiento social que se tomen en futuros brotes de esta enfermedad o de otras.
Para llevar a cabo la investigación, un equipo multidisciplinar con personal experto en computación, demografía, física y estudio del movimiento que cuenta con la participación del IFCA (CSIC-UC) está analizando datos masivos y de alta resolución que se están obteniendo desde operadores de telefonía y servidores de mapas. Son datos que explican cómo ha cambiado la movilidad y los contactos sociales desde que empezó el confinamiento. Los primeros informes están accesibles aquí. Este es uno de los 12 proyectos de la plataforma temática interdisciplinar (PTI) que ha lanzado el CSIC para estudiar el coronavirus SARS-CoV-2.
El proyecto está coordinado por el Instituto de Física de Sistemas Complejos (IFISC) y el Centro de Estudios Avanzados de Blanes (CEAB) y el CREAF. Cuenta con la participación de equipos del Instituto de Economía, Geografía y Demografía (IEGD), del Instituto de Física de Cantabria (IFCA), del Centro Nacional de Biotecnología (CNB), así como de científicos de la Universidad Pompeu Fabra y del Centro Nacional de Epidemiología-Instituto de Salud Carlos III (ISCIII).
La información y los modelos que se desarrollarán durante esta investigación se pondrán a disposición pública para su uso futuro siguiendo un modelo de datos en abierto bajo los principios FAIR (acrónimo de Findable, Accessible, Interoperable, Reusable).
El Instituto de Física de Cantabria proporcionará apoyo a través del grupo de Computación Avanzada y e-Science, que ayudará a ejecutar los modelos computacionales de forma eficiente (optimización y acceso a base de datos). Se usará la infraestructura del IFCA para ejecutar los modelos y se desarrollarán servicios de ciencia en abierto para epidemiología computacional y datos FAIR. Por otro lado, y quizá lo más interesante, el grupo desarrollará un modelo basado en inteligencia artificial en paralelo a los modelos que se llevarán a cabo en el CEAB y el IFISC.
Cómo levantar el confinamiento y cuándo
Con toda la información reunida, el equipo simula diferentes escenarios o estrategias de distanciamiento social y ayuda para la toma de decisiones. Los resultados son clave tanto para decidir si se activa un confinamiento más estricto como para planificar un fin de confinamiento seguro y eficaz.
"Para llegar a este objetivo, el proyecto incluye varias fases que se están realizando en paralelo. Primero se realiza la caracterización de la movilidad, que se está coordinando desde el IFISC 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. En este último caso, 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 José Javier Ramasco, del IFISC. En ningún caso se accede a información individual.
Un segundo aspecto es el cambio de comportamiento de las personas debido a la percepción de riesgo. Desde el CEAB, el IEGD y la UPF 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.
Finalmente, todos estos datos forman parte de modelos computacionales que se están desarrollando desde el IFISC y el IFCA para poder 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.
La epidemiología del futuro
El proyecto usa herramientas de inteligencia artificial y ciencia de datos e integra datos masivos en tiempo real de movilidad humana, encuestas geolocalizadas y modelos computacionales. Es una nueva forma de hacer epidemiología que combina la epidemiología computacional, la demografía digital y modelos de movilidad humana. "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). Podremos observar cómo las medidas de contención han cambiado la movilidad y el comportamiento de las personas.", comenta Ramasco.
Un segundo objetivo a largo plazo es establecer el germen de una red de epidemiología computacional en España, como existe ya en otros países, y una serie de herramientas analíticas interoperables basadas en teoría epidemiológica, ciencia de datos, e inteligencia artificial, para informar la toma de decisiones en futuras situaciones de crisis epidemiológica.
Noticia en la página del Ministerio de Ciencia e Innovación: El CSIC utiliza datos móviles para estudiar la eficacia del confinamiento sobre la dispersión de COVID-19
