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Dos equipos de científicos argentinos trabajan en la implementación de diferentes herramientas informáticas que permitirán manejar grandes cúmulos de información en tiempo real para facilitar la toma de decisiones en el marco de la pandemia del coronavirus.

Son dos de los 64 proyectos que fueron seleccionados en la convocatoria extraordinaria IP-Covid-19 organizada por la Agencia de Promoción de la Investigación, el Desarrollo Tecnológico y la Innovación.

En época de pandemia, el tiempo apremia y millones de personas en cuarentena están enfrentando una situación inédita universal.

Las personas que cargan con la responsabilidad de tomar las decisiones para toda la comunidad requieren del máximo de información posible en tiempo real, de modo de reducir lo más posible el margen de error a la hora de marcar los pasos que hay que seguir para sobrellevar de la mejor manera posible el impacto de la Covid-19.

Dos equipos de investigadores, uno liderado por Rodrigo Castro, y otro, por el físico Enzo Tagliazucchi, trabajan cada uno a su modo para aportar herramientas a la hora de tomar decisiones de políticas públicas.

En el Instituto de Física de Buenos Aires (IFIBA, UBA-Conicet), Tagliazucchi, junto a un grupo de colaboradores, están inmersos en un ambicioso objetivo: Big Data y experimentos masivos para la síntesis de información en tiempo real sobre el impacto de la Covid-19 y las medidas para su contención en la población.

«Ya estamos haciendo encuestas psicológicas de cómo la cuarentena está modificando la ansiedad, el bienestar, los hábitos y la resiliencia de la población. Reunimos 20 mil respuestas que estamos analizando. También, a partir de las redes sociales, observamos si la gente modifica sus ciclos de sueño, es decir, si duerme más o menos», mencionó.

Todos estos datos y otros de su investigación se sumarán a una plataforma de acceso público.

«La idea -relató- es, ahora, recopilar todos esos datos y brindarlos de forma pública en lo que llamamos un observatorio, que es un sitio donde converge mucha información, como el número de infectados y distritos geográficos, para después ir sumando capas adicionales que representan lo que quisimos relevar, junto con otros factores más finos de lo que pasa con la pandemia».

A los contenidos actualizados a diario de periódicos y noticias, se le sumará información sobre movilidad, cuántas personas se mueven localmente y cuántas cambian de distrito.

De esta manera habrá un lugar centralizado con la información relevante para que pueda ser usada por científicos.

«Al día de hoy no existe en la Argentina un instrumento con estas características. Investigando en otros países, hay sitios fáciles e intuitivos para que los expertos bajen la información y la crucen. En unos dos meses pensamos tener aquí un prototipo en marcha», adelantó.

Amigable y en tiempo real

El equipo liderado por Castro, desde el Instituto de Ciencias de la Computación (ICC, UBA-Conicet), tiene como objetivo producir proyecciones, de corto, mediano y largo plazo, de la cantidad de personas cursando los diferentes estadíos de la Covid-19, incluyendo su demanda hospitalaria, y distinguiendo por cohortes, situación social y actividad económica.

«Apuntamos a poder ayudar a responder diferentes tipos de preguntas como: ¿cuáles son las posibles medidas de intervención pública que logren balances óptimos entre un uso eficiente del sistema de salud y un impacto socioeconómico tolerable derivado de las medidas de aislamiento? Para eso buscaremos generar escenarios hipotéticos, simulando la evolución actual de la epidemia y su proyección de mantenerse las medidas actuales, pero también su evolución ante posibles intervenciones que respondan a diversas políticas públicas, como por ejemplo, distintas modalidades de aislamiento aplicadas durante diferentes ventanas temporales», indicó Castro, quien sumó a su laboratorio a un grupo amplio de más de 50 científicos, entre matemáticos, computadores y estadísticos, coordinados desde el ICC y el Instituto de Cálculo de Exactas UBA.

La idea es avanzar hacia una plataforma flexible de modelado y simulación, con herramientas amigables de visualización que puedan ser utilizadas en tiempo real por equipos técnicos de salud de las administraciones nacionales, provinciales y municipales.

«Buscamos permitir el ajuste frecuente de los modelos, automatizando la actualización de posibles escenarios futuros a medida que se incorpora nueva evidencia, y facilitando la incorporación de nuevos escenarios”, indicó Castro, director del Laboratorio de Simulación de Eventos Discretos del Departamento de Computación de Exactas UBA.

No sólo ofrecen una herramienta para implementar políticas públicas, sino también para establecer vínculos y una interfaz de comunicación con los tomadores de decisiones, para recibir sus requerimientos, y, además, capacitarlos como usuarios de esta iniciativa que espera tener sus primeros resultados en dos meses.

¿Un ejemplo concreto de cómo sería esa plataforma y de qué modo serviría en la pandemia? «Hay muchos. Uno es la experimentación con estrategias intermitentes de mitigación y supresión, es decir, aplicar aislamientos programados de diferentes intensidades durante ventanas de tiempo más o menos regulares y predecibles. La idea es buscar compatibilizar el cuidado sanitario con ciertos niveles de reactivación socioeconómica», respondió.

«Otra aplicación importante es poder asistir a una comunicación pública efectiva de las opciones que existen, distinguiendo las viables de las disparatadas e incluso peligrosas. Un ejemplo reciente y claro es la falacia de la inmunidad del rebaño (que nos contagiemos todos para obtener inmunidad) como solución posible en ausencia de vacuna. Además de toda la evidencia empírica internacional en contra de esta opción, las simulaciones sirven para mostrar, de manera clara y no ambigua que, incluso dentro de los rangos de incertidumbre que tiene todo modelo, las consecuencias de esa estrategia se medirían en el orden de hasta centenas de miles de muertos. A veces, una simulación y su correcta interpretación, vale más que mil palabras», concluyó Castro.

Cecilia Draghi

Agencia NexCiencia
César Dergarabedian

Soy periodista. Trabajo en medios de comunicación en Buenos Aires, Argentina, desde 1986. Especializado en tecnologías de la información y la comunicación. Analista en medios de comunicación social graduado en la Universidad del Salvador. Ganador de los premios Sadosky a la Inteligencia Argentina en las categorías de Investigación periodística y de Innovación Periodística, y del premio al Mejor Trabajo Periodístico en Seguridad Informática otorgado por la empresa ESET Latinoamérica. Coautor del libro "Historias de San Luis Digital" junto a Andrea Catalano. Elegido por Social Geek como uno de los "15 editores de tecnología más influyentes en América latina".

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