Sistema lanza alertas tempranas por posibles contagios de COVID-19
Minuto a Minuto

 

 

08 de septiembre de 2021

La forma como las personas se contagian se asocia con su red de contactos, por lo que entre unos y otros se modela una red compleja en la que se pueden identificar las interacciones con otras posiblemente contagiadas de COVID-19.

Conocer esta red sirve para alertar a las personas y evitar el contagio por este virus, e invita a que se tomen las medidas necesarias de cuidado para no convertirse en un eslabón más de la cadena.

Así lo explica el profesor Néstor Darío Duque Méndez, investigador principal del sistema, desarrollado por el Grupo de Investigación en Ambientes Inteligentes Adaptativos (GAIA) de la Universidad Nacional de Colombia (UNAL) Sede Manizales, con la colaboración de expertos de la Universidad de Caldas y de la Institución Universitaria ITM de Medellín.

Este trabajo forma parte del “Sistema de apoyo para alertas tempranas de posibles contagios mediante técnicas de análisis de datos CovidAlert”, uno de los 32 proyectos financiados con recursos de MinCiencias y el SENA, entre 531 propuestas presentadas al MinCienciatón cuando comenzó la pandemia.

“Aprovechando el enfoque de redes sociales y otras técnicas de análisis de datos, esta iniciativa se orientó a desarrollar algoritmos para modelar la red social de contactos, la determinación de lugares con una alta probabilidad de contagio con SARS-CoV-2, y la identificación de otras interacciones sociales, como apoyo para alertas tempranas de posibles contagios”, explica el docente.

Señala además que “además, se adopta una novedosa propuesta para establecer el índice de riesgo de preparación, que se basa en los datos de reportes de contagios y que permite apoyar a las entidades de salud. El índice utiliza análisis de redes para determinar la contribución de cada territorio al total de contagios y sirve como herramienta para cuantificar el riesgo de transmisión de la enfermedad entre ellos”.

Red de contactos

Las personas entran a la página web www.covidalert.com.co o mediante el aplicativo móvil, se registran y suministran la información solicitada por el sistema (nombre, edad, sector donde vive). Si lo desea, puede contribuir para mejorar el sistema y las alertas tempranas aportando otros datos como lugar donde labora, invitar contactos, registrar contactos cercanos y reportar diagnóstico de COVID-19.

La aplicación móvil también permite rastrear contactos cercanos mediante Bluetooth y el registro de visitas usando códigos QR. Con estas herramientas, el sistema modela una red de contactos y en el momento en que alguien de esa red reporta ser positivo, se genera una alerta que se envía al dispositivo informando que estuvo o está en riesgo de contagio.

Por otro lado, el sistema permite localizar los lugares y sitios con más alta probabilidad de contagio según la información suministrada por los usuarios y datos abiertos involucrados en el análisis, lo que permite identificar el flujo de personas en la ciudad en diferentes momentos, información que se puede ver plasmada en un mapa de geolocalización.

Fase de pruebas

La afinación del modelo y pruebas de CovidAlert se realizaron con el dataset público del Ministerio de Salud y con datos suministrados por la Dirección Territorial de Salud de Caldas, además de recolectar información de fuentes abiertas de Google y los propios registrados por los usuarios.

En la fase de pruebas, los algoritmos implementados han permitido conformar la red social de contactos, ubicar sitios y horas con mayor flujo de personas y proponer algunas predicciones a diferentes escalas. Con el aplicativo móvil se puede registrar el tiempo y espacio con la precisión necesaria y generar alertas individuales –anónimas– según los reportes de contagios.

Actualmente la página web de CovidAlert se encuentra al aire, y para que cumpla el objetivo del proyecto debe estar permanentemente actualizada con datos procedentes de diferentes fuentes.

Beneficios probados

El aplicativo móvil recoge la información de los usuarios que registran el código QR o por las interacciones a través de Bluetooth. La idea es ubicar carteles con los códigos QR, que identifican cada salón, laboratorio y oficina de la UNAL Sede Manizales y que al ingreso se capture el código desde la aplicación móvil, lo que almacena tiempo y espacio que se asocia con el dispositivo.

“Así, el sistema puede almacenar anónimamente en qué espacios ha estado el estudiante, administrativo o docente, y en caso de que alguna persona reporte contagio se pueda lanzar la alerta temprana y tomar las medidas pertinentes. Esto mismo se puede implementar en otras instituciones e incluso en el municipio”, asegura el profesor Duque.

El modelo de este dispositivo se ha probado en el Laboratorio del GAIA y los resultados han sido acordes con el diseño y genera las alertas que se esperan.

Fuente: agenciadenoticias.unal.edu.co
next
prev

Hay 602 invitados y ningún miembro en línea