Edición Médica

Néstor Darío Duque Méndez, investigador principal del sistema.

Karen Juliete Rojas Gaitán. Bogotá
Una investigación desarrollada 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, ha dado a conocer un sistema, tanto en ambiente web como en una App móvil que identifica interacciones sociales y genera alertas tempranas sobre posibles contagios por COVID-19, y en caso de que se requiera, se podría adaptar para futuras pandemias.
 
Su funcionamiento tiene que ver con la forma cómo las personas se contagian, eso 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.
 
En entrevista con EDICIÓN MÉDICA, Néstor Darío Duque Méndez, investigador principal del sistema, ha explicado que “el 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 Ministerio de Ciencia, Tecnología e Innovación y el SENA, entre 531 propuestas presentadas al MinCienciatón cuando comenzó la pandemia”.
 
“El objetivo principal es crear un sistema de alertas tempranas para posibles contagios, usando dos técnicas de análisis de datos y para poder construir ese sistema y validarlo, trabajamos con tres objetivos que se convertían en tres módulos. El primero de ellos, nos interesaba en el grupo de investigación y es poder replicar la forma en que se generan los contagios. Nosotros somos conscientes de que los contagios se generan de la interacción de las personas, ese mismo mecanismo podía servir para crear alertas tempranas de los posibles contagiados”, ha explicado Duque Méndez.
 
Asimismo, Duque Méndez ha agregado que se implementó un módulo “basado en redes sociales complejas, que permite modelar ese tipo de situaciones a partir del nivel de detalle que se defina, por ejemplo si se tiene información detallada de la red social académica, laboral, deportiva que tienen las personas, en algún momento si una persona resultará contagiada se puede hacer un recorrido en esa red para poder informar a las personas que pueden estar contagiadas o que alguien de su red cerca está contagiada y pudieron haber sido vulnerables ante esa situación”.
 
Es de destacar que, las personas podrán ingresar 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 ha permitido 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 deja de 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.
 
“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”, ha manifestado Duque Méndez.
 
Además, la afinación del modelo y pruebas de ‘CovidAlert’ se han realizado 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.
 
El dato
  
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.
 

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