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IMFD participa en mesa de datos sobre COVID en Chile liderada por el Ministerio de Ciencia

Contar con información basada en rigurosa evidencia científica que contribuya a una mejor toma de decisiones, ha mostrado ser un elemento crítico para combatir la propagación del coronavirus a nivel global y también en Chile.

Es por ello que, convocado por el Ministro de Ciencia, Tecnología, Conocimiento e Innovación, Andrés Couve, el Instituto Milenio Fundamentos de los Datos (IMFD) se sumó a los grupos de trabajo que son parte de la mesa de datos liderada por dicha cartera.

Desde el 16 de marzo, el equipo coordinado por el IMFD ha estado trabajando sin parar en la creación de un modelo que estime la cantidad de nuevos contagiados en el país. Este primer modelo ha logrado estimar hasta con 98% de precisión la cantidad de personas contagiadas con COVID-19 por día y los casos acumulados.

Ya testeado y vista su precisión, el modelo fue puesto a disposición de la autoridad sanitaria para contribuir a la toma de decisiones y sumar la mesa de datos a las iniciativas que están abordando la pandemia de coronavirus desde sus aristas más urgentes.

“Desde ahora, el modelo será alimentado con datos actualizados provenientes del Ministerio de Salud, e incorporará las variables de las nuevas medidas que se vayan implementando: de esta forma, se podrá para visualizar su impacto y, potencialmente, corregir curso de acción. Es decir, podremos ver si la estimación de contagiados baja después de —por ejemplo— prohibir eventos masivos, cerrar colegios o decretar cuarentena parcial por comuna”, señala Marcelo Arenas, director del IMFD y uno de los coordinadores del grupo.

En paralelo, “estamos trabajando en el desarrollo de un segundo modelo que estime el número reproductivo de la enfermedad, es decir, el promedio de casos nuevos que genera cada persona contagiada durante su período infeccioso. Para ello, se están usando datos de vigilancia que distinguen casos que llegaron desde el extranjero, aquellos cuyo contagio puede ser trazado y, por último, los casos en los que se pierde trazabilidad”, agrega Pablo Barceló, subdirector IMFD y co-coordinador de la iniciativa.

Además, el grupo está generando un tercer modelo, mecanístico, que muestre el efecto que van teniendo las intervenciones para mitigar la epidemia, con el objetivo de estimar potenciales peaks de contagiados y casos críticos, y compararlo con la capacidad del sistema sanitario.

Estimaciones, no realidad

Es necesario enfatizar que los modelos entregan simulaciones y sus resultados deben ser interpretados como estimaciones, no como proyecciones de algo que ocurrirá, advierte Arenas, quien es también profesor titular del Departamento de Ciencia de la Computación de la P. Universidad Católica: “Los datos que arrojan tanto este, como otros modelos, permiten tener una idea de cómo puede evolucionar el virus, pero no necesariamente reflejan la realidad o lo que va a ocurrir. Una estimación puede no reflejar de inmediato el impacto positivo de algunas medidas”.

“Por otra parte, tenemos que entender que no es trivial compartir datos en el contexto de una pandemia: se trata de información confidencial de carácter médico, detrás de cada número hay personas, y ––por lo mismo–– los datos deben ser tratados con la máxima responsabilidad y aplicando medidas de anonimización”, comenta Pablo Barceló, académico y director del Instituto de Matemática Computacional de la P. Universidad Católica (IMC UC).

Para Marcelo Arenas, la crisis que hoy estamos viviendo muestra las ventajas que representaría para el país disponibilizar de manera pública los datos y modelos existentes: “De esa forma, distintos actores podrían trabajar colaborativamente en el desarrollo de mejores estimaciones de la evolución de la enfermedad, e implementar herramientas que pudiesen permitir mitigar los efectos de la pandemia”, afirma.

El equipo del IMFD es coordinado por su director, Marcelo Arenas, profesor titular del Departamento de Ciencia de la Computación de la P. Universidad Católica, y por el subdirector IMFD, Pablo Barceló, director del Instituto de Ingeniería Matemática y Computacional de la  P. Universidad Católica (IMC UC).

El grupo integra a especialistas en epidemiología, políticas públicas y ciencia de datos: Rafael Araos U. de los Andes; Isabelle Beaudry, P. Universidad Católica; Pablo Celhay, P. Universidad Católica; Gerardo Chowell, Georgia State University, Estados Unidos; Susana Eyheramendy, U. Adolfo Ibañez; Amna Tariq, Georgia State University, Estados Unidos; Eduardo Undurraga, P. Universidad Católica, y Katia Vogt, U. Adolfo Ibáñez.

En la mesa de datos de Covid-19 participan también grupos de trabajo de la Fundación Ciencia & Vida, liderado por Tomás Pérez-Acle; y de la Escuela de Salud Pública de la Universidad de Chile, coordinado por el doctor Mauricio Canals, además del Centro de Modelamiento Matemático (CMM), el Instituto de Sistemas Complejos de la Ingeniería (ISCI), y el Centro Interdisciplinario de Neurociencia de Valparaíso (CINV).

The IMFD coordinates one of the interdisciplinary groups that work with the Ministry of Science, Technology, Knowledge and Innovation, to contribute science to the fight against the coronavirus in Chile.
The team brings together specialists in public health, epidemiology, statistics and data science and have developed a model that has been able to estimate with up to 98% precision the number of COVID-19 positive cases per day and the accumulated cases.
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