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La pandemia del coronavirus

El CSIC utiliza datos de móviles para estudiar la eficacia del confinamiento en la propagación del coronavirus

El proyecto analiza información masiva y anónima de operadoras de telefonía para explicar los cambios en la movilidad

Actualizada 14/04/2020 a las 15:28

Un proyecto del Consell Superior d'Investigaciones Científiques (CISC) utiliza datos de móviles para estudiar de qué manera están siendo efectivas las medidas de confinamiento para parar la propagación del coronavirus. Los resultados tienen que servir para mejorar las estrategias de distanciamiento social que se tomen en futuros brotes de covid-19 o de otras enfermedades. Un equipo multidisciplinar con expertos en computación, demografía, física y estudio del movimiento está analizando datos masivos y anónimos obtenidos de los operadores de telefonía y servidores de mapas. Son datos que muestran los cambios en la movilidad y los contactos sociales desde que empezó el confinamiento.
 
El proyecto está coordinado por los científicos José Javier Ramasco, del Institut de Física de Sistemes Complexos (IFISC, centro mixto del CSIC y la Universidad de les Illes Balears), y Frederic Bartumeus, del Centre d'Estudis Avançats de Blanes (CEAB-CSIC) y el Centre de Recerca Ecològica i Aplicacions Forestals (CREAF).

También participan equipos del Institut d'Economia, Geografia i Demografia (IEGD-CSIC); del Institut de Física de Cantàbria (IFCA-CSIC); del Centre Nacional de Biotecnologia (CNB-CSIC), científicos de la Universitat Pompeu Fabra i el Centre Nacional d'Epidemiologia-Institut de Salut Carlos III (ISCIII). El proyecto está prefinanciado desde el CSIC con una donación de AENA.

Los investigadores simularán diferentes escenarios o estrategias de distanciamiento social y esperan obtener resultados que ayuden a decidir si se activa un confinamiento más estricto o como planificar el levantamiento de esta medida. «Esperamos que los resultados sirvan para entender 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», explica Bartumeus.

Para llegar a este objetivo, el proyecto incluye varias fases. Primero se realiza la caracterización de la movilidad, que se está coordinando desde el IFISC a partir de la aportación de diferentes plataformas de datos, como redes sociales en línea y patrones de movilidad capturados por registros de telefonía móvil. Los datos son recogidos por las operadoras y empresas que participan en el proyecto y proveen a los investigadores de flujos de viajes agregados entre zonas. En ningún caso se accede a información individual, subrayan a los responsables del proyecto.

Un segundo aspecto es el cambio de comportamiento de las personas a causa de la percepción de riesgo. Desde el CEAB y el IEGD se están desarrollando encuestas y aplicaciones móviles para cuantificar estos cambios, intentando calcular el seguimiento de las medidas de protección personal por parte de la población y cuáles son los cambios en la cantidad y calidad de los contactos que tienen. «Esta información es crucial para entender el proceso de contagio», destaca Ramasco.

Finalmente, todos estos datos forman parte de modelos computacionales que se están desarrollando desde el IFISC y el IFCA para estudiar los diferentes escenarios de salida de la crisis. «El confinamiento ha sido generalizado y relativamente repentino, pero para evitar nuevos brotes hay que contar con simuladores capaces de evaluar escenarios con diferentes ritmos de vuelta a la normalidad, tanto por sectores como por zonas geográficas,» advierte al científico del IFISC.

La epidemiología del futuro
El proyecto utiliza 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 proceder en esta rama de la medicina, 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, la estructura por edad y la distribución y características de los centros sociosanitarios, como hospitales o residencias de personas mayores. Esperamos observar cómo las medidas de contención han cambiado la movilidad y el comportamiento de las personas», afirma Ramasco.

La información y los modelos que se desarrollen en esta investigación se pondrán a disposición pública para otros usos siguiendo al modelo de datos en abierto FAIR, sigla en inglés que significa 'encontrables', 'accesibles', 'interoperables' y 'reutilizables'.

Otro objetivo a largo plazo es establecer las bases de una red de epidemiología computacional en el estado español, como existe en otros países, y una serie de herramientas analíticas para ayudar a tomar decisiones en situaciones futuras de crisis epidemiológica, que podrían ser recurrentes en un mundo interconectado y globalizado como el actual, según advierten los expertos.
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