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21 de abril de 2020.– Identificar cuáles son los lugares más complejos en cuanto a riesgo de contagio de COVID-19 o detectar la aparición de zonas en las que comienza a darse mayor concentración de personas infectadas son herramientas críticas que pueden ayudar a determinar medidas de contención.
Este es el objetivo de uno de los proyectos coordinados por la investigadora asociada del IMFD, Andrea Rodríguez, Vicerrectora de Investigación y Desarrollo de la Universidad de Concepción (UdeC).
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Andrea Rodríguez, investigadora asociada del IMFD, Vicerrectora de Investigación y Desarrollo de la Universidad de Concepción (UdeC).
La identificación de zonas de riesgo está siendo liderada por el investigador IMFD Diego Seco, Director del Departamento de Informática y Cs. de la Computación UdeC, y consiste en analizar datos espacio-temporales que cruzan varias fuentes de datos, tanto demográficas, como de salud.
Para probar la solidez de los resultados, Diego Seco ha utilizado los datos publicados por Minsal. Ahora sólo faltaría contar con información debidamente anonimizada, para identificar las tendencias que podrían indicar, por ejemplo, si están creciendo los contagios en zonas con mayor concentración de adultos mayores, información que se obtiene de diversos registros públicos, como los censos poblacionales.
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Diego Seco, investigador IMFD, Director del Departamento de Informática y Cs. de la Computación de la Universidad de Concepción.
Los análisis resultantes podrían aportar información a las autoridades de la región de Ñuble que permitiría, potencialmente, priorizar dónde fiscalizar y entregar mayor ayuda.
Patrones y zonas de riesgo
Diego Seco explica que “hay ciertos patrones y zonas que podrían requerir especial atención y creemos que serviría a las autoridades. Entendemos que hay interés a nivel local de contar con esta información y los científicos estamos trabajando sin parar para que nuestro conocimiento y el trabajo científico que hemos desarrollado sea un real apoyo en un momento de crisis como este. Estamos dedicando muchas horas de nuestro día a hacer este tipo de análisis y aportar con las mejores conclusiones”.
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Ejemplo del resultado de análisis de datos realizado por Diego Seco con los datos hasta ahora existentes.
El investigador agregó que sería ideal conectar estos proyectos con los desarrollados en otras regiones, para que la comunidad científica continúe aunando esfuerzos.
Caracterización de la población y condiciones urbanas
Otra de las iniciativas coordinadas por Andrea Rodríguez y que está siendo liderada por Juan Antonio Carrasco, del Centro de Desarrollo Urbano Sustentable (Cedeus UdeC), consiste en el diagnóstico socio-espacial de territorios con condiciones de riesgo, como hacinamiento o concentración de adultos mayores, entre muchos otros, y el diagnóstico de accesibilidad a servicios en situación de cuarentena. Parte de la información recabada por este equipo de investigadores nutre el trabajo que está haciendo Diego Seco.
Por otro lado, el académico Guillermo Cabrera, de la Facultad de Ingeniería UdeC, se encuentra desarrollando modelos epidemiológicos de la población según si ha tenido o no contacto con personas contagiadas, dividiéndola en “población susceptible”, ”población expuesta” y “población infecciosa’”.
Para sus modelos ha contado con la colaboración del Instituto de Sistemas Complejos de Ingeniería (ISCI), el Centro de Modelamiento Matemático (CMM) y la Universidad Técnica Federico Santa María. Los modelos –que Cabrera comparte de manera abierta con la comunidad científica– se encuentran en https://github.com/guille-c/COVID-19
Cabrera reconoce que la complejidad de realizar este trabajo es alta: aún no hay consenso sobre valores exactos y los datos con los que contaban eran sólo las personas testeadas, una dificultad reconocida en la mayoría de los países. En otros casos, los datos de las personas testeadas muchas veces vienen con retrasos debido a que todo se ha tenido que implementar sobre la marcha a causa de la rapidez de la pandemia.
Luis Barril, Universidad de Concepción
Comunicaciones IMFD
