14/04/2020 Noticia

Les dades mòbils útils per estudiar l'eficàcia del confinament sobre la dispersió de Covid19

Comparte

L'investigador del CREAF Frederic Bartumeus colidera aquest nou projecte que analitza dades massives que s'estan obtenint dels operadors de telefonia i servidors de mapes per explicar com ha canviat la mobilitat. Els resultats seran clau per analitzar com es pot aixecar el confinament i millorar les estratègies que es prenguin en aquesta i en futures epidèmies.

Frederic Bartumeus
Frederic Bartumeus

Un nou projecte del CSIC utilitza la computació i les tècniques de ciència de dades per comprovar com les mesures de confinament que s'han pres per aturar la propagació de la malaltia Covid19 estan sent efectives. Els resultats seran imprescindibles per millorar les estratègies de distanciament social que es prenguin en futurs brots d'aquesta malaltia o d'altres. Per dur a terme la investigació, un equip multidisciplinari amb experts en computació, demografia, física i estudi del moviment està analitzant dades massives i d'alta resolució que s'estan obtenint dels operadors de telefonia i servidors de mapes. Són dades que expliquen com ha canviat la mobilitat i els contactes socials des que va començar el confinament.

El projecte, ja pre-finançat des del CSIC gràcies a la donació rebuda d'AENA, està coordinat pels científics José Javier Ramasco, de l'Institut de Física de Sistemes Complexos (IFISC, centre mixt de el CSIC i la Universitat de les Illes Balears) i Frederic Bartumeus, del Centre d'Estudis Avançats de Blanes (CEAB-CSIC) i el CREAF. Compta amb la participació d'equips de l'Institut d'Economia, Geografia i Demografia (IEGD-CSIC), de l'Institut de Física de Cantàbria (IFCA-CSIC), del Centre Nacional de Biotecnologia (CNB-CSIC), així com de científics de la Universitat Pompeu Fabra i del Centre Nacional d'Epidemiologia-Institut de Salut Carlos III (ISCIII).

Com aixecar el confinament i quan

Amb tota la informació reunida, l'equip simula diferents escenaris o estratègies de distanciament social i ajuda per a la presa de decisions. Els resultats són clau tant per decidir si s'activa un confinament més estricte com per planificar una finalització de confinament segur i eficaç. "Esperem que els resultats serveixin per comprendre millor els efectes del confinament sobre la dispersió de la malaltia, però també per ajudar en la presa de decisions relacionades amb la revocació de les mesures; per saber si és millor finalitzar el confinament de forma progressiva o no", explica Bartumeus.

 "Esperem que els resultats serveixin per comprendre millor els efectes del confinament sobre la dispersió de la malaltia, però també per ajudar en la presa de decisions relacionades amb la revocació de les mesures; per saber si és millor finalitzar el confinament de forma progressiva o no", explica Bartumeus.

De fet, Fernando Simón, director del Centre de Coordinació d'Alertes i Emergències Sanitàries, va assenyalar recentment que les restriccions no es podran aixecar de cop. Que la corba de contagis comenci a baixar no suposa que "es puguin frenar les mesures de forma instantània", indicava.

"Per arribar a aquest objectiu, el projecte inclou diverses fases que s'estan realitzant en paral·lel", explica Ramasco. "Primer es realitza la caracterització de la mobilitat, que s'està coordinant des de l’IFISC a partir de l'aportació de diferents plataformes de dades: informació, per exemple, provinent de xarxes socials en línia i patrons de mobilitat capturades per registres de telefonia mòbil. En aquest últim cas, les dades són recollides per les operadores i empreses que participen en el projecte i proveeixen l'equip d'investigació amb fluxos de viatges agregats entre zones (en cap cas s'accedeix a informació individual)", detalla l'investigador.

Foto: Pixabay
Foto: Pixabay

Un segon aspecte és el canvi de comportament de les persones a causa de la percepció de risc. Des del CEAB, el IEGD i la UPF s'estan desenvolupant enquestes i aplicacions mòbils per quantificar aquests canvis, intentant estimar l'adherència a les mesures de protecció personal per part de la població i quins són els canvis en la quantitat i qualitat dels contactes que es tenen. "Aquesta informació és crucial per entendre el procés de contagi", indica Ramasco.

Finalment, totes aquestes dades formen part de models computacionals que s'estan desenvolupant des del IFISC i el IFCA per poder estudiar els diferents escenaris de sortida de la crisi. "El confinament ha estat generalitzat i relativament sobtat, però si s'han d'evitar nous brots cal comptar amb simuladors capaços d'avaluar escenaris amb diferents ritmes de tornada a la normalitat, tant per sectors com per zones geogràfiques", adverteix Ramasco.

L’epidemiologia del futur

El projecte fa servir eines d'intel·ligència artificial i ciència de dades i integra dades massives en temps real de mobilitat humana, enquestes geolocalitzades i models computacionals. És una nova forma de fer epidemiologia que combina l'epidemiologia computacional, la demografia digital i models de mobilitat humana. "En l'estudi es tindran en compte aspectes tan importants com la distribució espacial de la població, la seva estructura per edat, i la distribució i característiques dels centres sociosanitaris (hospitals, centres de salut, residències de gent gran). Podrem observar com les mesures de contenció han canviat la mobilitat i el comportament de les persones", Comenta Ramasco.

Amb l’objectiu de potenciar el valor i la reutilització de les dades, informació i models que es desenvoluparan en el marc d’aquesta investigació, aquests es posaran posaran a disposició pública per al seu ús futur seguint un model de dades en obert sota els principis FAIR (acrònim de Findable, Accessible, Interoperable, Reusable), contribuyint així a l’avenç de a ciència oberta en el camp de l’epidemiologia.

Un segon objectiu a llarg termini és establir el germen d'una xarxa d'epidemiologia computacional a Espanya, com existeix ja en altres països, i una sèrie d'eines analítiques interoperables, basades en teoria epidemiològica, ciència de dades, i intel·ligència artificial, per a informar la presa de decisions en futures situacions de crisi epidemiològica que, com diuen els científics, és una cosa que "ja ha succeït en diverses ocasions des de 2009 i és probable que siguin recurrents en un món globalitzat i interconnectat com l'actual".

 

Noticias relacionadas

Infografía
Com beuen les plantes? CREAF
Infografía

Como beben agua los árboles?

Infografía
Fusta Morta CREAF
Infografía

La importancia de la madera muerta en el bosque

Noticia
COP16 image
Noticia

COP16, un paso más pero con un trasfondo de frustración