Crean modelo computacional para la toma de decisiones sanitarias frente al covid-19
En el marco de un proyecto de la Universidad Nacional de Entre Rios (Uner), en el que interviene como coordinador cientifico un investigador del Conicet, se ha desarrollado un nuevo modelo computacional que permite realizar predicciones respecto al impacto del clima, los confinamientos sociales y las distintas estrategias de salud publica frente a la pandemia del covid-19.
Se trata de un metodo de modelado y simulacion computacional, de aplicacion local, pensado para dar asistencia a las autoridades sanitarias en la toma de decisiones. El modelo ya ha sido aplicado en las ciudades de Oro Verde y Parana, y el grupo se encuentra trabajando en la etapa previa al armado y recoleccion de datos para la ciudad de Santa Fe.
El proyecto con sede en la Facultad de Ingenieria de la Uner ha sido seleccionado y financiado por el Ministerio de Ciencia y Tecnologia de la Nacion, a partir de la convocatoria extraordinaria IP covid-19.
Es un modelo basado en agentes (ABM) que “parte de una propuesta de modelado matematico que fuera formulado en 1927 por un matematico y un biologo, quienes publican un sistema de tres ecuaciones diferenciales no lineales que le permiten describir la dinamica de una epidemia.
De aquella primera propuesta a hoy se ha ido evolucionando, entonces aparece el concepto del asintomatico en las gripes y un esquema mas nuevo que incorpora los latentes o expuestos. Ademas, nosotros tomamos como base, un patron matematico que presentaron, en mayo de este año, un grupo de cientificos de España, Italia y Portugal”, relato el responsable del grupo, Carlos Pais, docente e investigador de la Uner.
Movimientos y acciones dentro de una sociedad virtual artificial
Esta matriz simula una especie de sociedad virtual artificial, persona a persona, reflejando detalles acerca de las costumbres del lugar, el tipo y horarios de la actividad cotidianas –el trabajo, el tiempo de estudio, de ocio–, el estado de salud y los principales puntos de reunion, los cuales son localizados y geo-referenciados para cada centro urbano.
Una vez que el ABM captura, a partir de la recoleccion de datos especificos, las principales caracteristicas del lugar, “es posible utilizarlo para ensayar distintas medidas y sus posibles efectos en la evolucion de la cantidad de personas infectadas, hospitalizadas o fallecidas a raiz de la epidemia”, señala Leonardo Rufiner, investigador del Conicet en el Instituto de Investigacion en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional y profesor de la Universidad Nacional del Litoral y docente de la Uner.
A partir de la experiencia de modelado en las ciudades de Oro verde y de Parana, se le fueron adicionando caracteristicas especificas de la pandemia de covid-19, desde efectos epidemiologicos que imprimen los individuos infecciosos asintomaticos hasta informacion respecto a la adhesion, o no, de las personas al uso de barbijo y el efecto del clima en la dinamica de la transmision y propagacion de la enfermedad.
A los datos estadisticos y la Big Data que nutren el ABM, se suman resultados de encuestas o sondeos de opinion.
La ventaja que tiene el modelo basado en agentes, dice Pais, “es que permite representar todas las cuestiones particulares. Es decir, frente a sistemas heterogeneos, aleatorios y cambiantes, podemos simular los confinamientos, los distintos protocolos, los tipos de contacto, las edades, y como juegan en la transmision del virus”.
Codigo abierto
“Respecto al covid-19 existen relativamente pocos modelos con esta tecnica a nivel mundial, pero estan ajustados a situaciones particulares y no permiten adaptarlos a una nueva situacion de manera sencilla.
Asi que, uno de los objetivos de este proyecto es que sea de codigo abierto de manera tal que se puedan aplicar –con asistencia del grupo– a distintas situaciones en el pais o el exterior”, cuenta Rufiner.
El grupo no se planea comercializar el modelo, ya que, una vez finalizado el trabajo, va a ser de dominio publico y codigo abierto, es decir, se pondra a disposicion de todo el mundo de manera gratuita, permitiendo su reutilizacion o adaptacion a contextos diferentes. Ademas, se proporcionara acceso a toda la documentacion y articulos tecnicos relacionados.
Generalizar el modelo en todo el pais
En este momento el equipo se encuentra trabajando en las ciudades del interior de Entre Rios, para poder aplicar el modelado computacional a toda la provincia. Luego, van a desarrollar el ABM para la provincia de Santa Fe, comenzando con la ciudad capital. El objetivo es poder finalmente generalizar el modelo a todo el pais.
Hasta el momento se ha conseguido validar los resultados predichos para la ciudad de Parana, frente a la implementacion de las distintas politicas de aislamiento y distanciamiento que se vienen aplicando desde el mes de junio.
Tambien se consiguio verificar como el modelo se adapta a las diferentes temperaturas y cambios en las costumbres, principalmente vinculadas al uso del barbijo, el distanciamiento, los eventos o reuniones y las actividades al aire libre.
Validacion del modelo
La validacion consistio en un conjunto de etapas: “Ajuste de parametros, contraste y testeo”, remarca el responsable del equipo. Para la primera etapa, que apuntaba a obtener los principales parametros del submodelo matematico de infectividad que se incluye dentro del ABM, se propusieron reproducir lo sucedido en Vo, en un pequeño pueblo de Italia, ya que contaban con datos detallados de la evolucion pandemica. De esta manera, se logro replicar lo ocurrido en ese municipio.
Una vez definidos los parametros especificos necesarios para la replicacion, se procedio a contrastar los resultados del modelo con otra localidad, perteneciente a la comunidad de Madrid.
“La validacion se hace contra situaciones reales: tenemos muchos datos, sobre todo de ciudades de Europa, donde existe informacion fehaciente y detallada de como evoluciono la epidemia en cada lugar”, aporta Pais.
Por ultimo, el testeo se realizo en una localidad argentina. Una vez que se logro que el sistema reproduzca fielmente la evolucion de la epidemia en estas situaciones particulares, era necesario ajustar el resto de los parametros del ABM a las condiciones geograficas, climaticas y sociales especificas para poder predecir la evolucion de las variables de la pandemia para las ciudades de Oro Verde y Parana.
