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El modelo de computadora indica cuándo se pueden levantar las medidas de COVID-19

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Una nueva investigación utilizó un enfoque de modelización basado en datos para responder a la pregunta de cuándo se pueden aflojar las estrictas medidas de distanciamiento social y cuarentena contra COVID-19

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Con la pandemia de COVID-19 que ha provocado cierres en diferentes partes del mundo, desde los EE.UU. hasta muchas naciones europeas, ha habido intensos debates sobre cuándo y cómo podemos reabrir la economía de forma segura.

En una nueva investigación dirigida por científicos informáticos de la Universidad Bautista de Hong Kong (HKBU) se ha utilizado un enfoque de modelización basado en datos para responder a la cuestión crítica del tiempo de cuándo se pueden aflojar las estrictas medidas de distanciamiento social y de cuarentena contra COVID-19, de manera que se pueda restablecer la vida normal y las actividades económicas de forma segura.

El equipo de investigación desarrolló un novedoso modelo computacional que caracteriza y cuantifica explícitamente los patrones de transmisión subyacentes entre las diferentes poblaciones a lo largo de las diversas fases del brote de COVID-19. Sobre la base del modelo, el equipo de investigación llevó a cabo un análisis prospectivo de los diferentes planes de reanudación del trabajo, revelando las respectivas implicaciones económicas y los niveles de riesgo de transmisión de la enfermedad asociados a cada plan.

La investigación original se tituló "¿Cuáles son los patrones de transmisión subyacentes del brote de COVID-19? Una Caracterización del Contacto Social Específico de la Edad", y fue publicada en la revista EClinicalMedicine de The Lancet.

Un nuevo enfoque de la ciencia de los datos para las cuestiones de salud pública

El modelo fue desarrollado por un equipo de investigación del Departamento de Ciencias Informáticas de la HKBU, y el estudio fue dirigido por Liu Jiming, profesor jefe del departamento, en colaboración con el Instituto Nacional de Enfermedades Parasitarias del Centro Chino para el Control y la Prevención de Enfermedades (China CDC) y la Academia China de Ciencias.

"Durante más de una década, nuestro equipo de investigación en la HKBU se ha dedicado a adoptar un enfoque interdisciplinario, aprovechando al mismo tiempo novedosas metodologías de análisis de datos e inteligencia artificial para abordar los desafíos de la salud pública mundial, como la malaria y la gripe. Nuestro trabajo actual, publicado en una revista médica internacional, representa un intento científico único en respuesta a la pandemia de COVID-19", dijo Liu.

Un modelo de caracterización de contactos sociales específicos para cada edad

Los investigadores pudieron caracterizar las pautas de transmisión de la enfermedad examinando las interacciones entre las personas. El modelo computacional dividió a la población en siete grupos de edad con sus propios círculos sociales específicos, lugares de reunión y patrones de actividad. Se consideraron cuatro entornos de contacto social representativos -hogares, escuelas, lugares de trabajo y lugares públicos- ya que son ejemplos de poblaciones densas en las que puede producirse la propagación de COVID-19.

Se analizaron seis ciudades de la China continental, incluida Wuhan, y cinco ciudades de tres zonas económicas clave: Pekín, Tianjin, Hangzhou, Suzhou y Shenzhen. En cada caso se dedujo una matriz de contactos para describir la intensidad de los contactos entre los diferentes grupos de edad para cada uno de los cuatro entornos, lo que permitió computar la dinámica de la transmisión de la enfermedad. Al construir el modelo se tuvieron en cuenta los casos confirmados, el tamaño de la población y las respectivas medidas de intervención de las ciudades.

Análisis prospectivo de los planes de reanudación del trabajo

Con este modelo de transmisión basado en el contacto social específico de la edad, el equipo procedió a proyectar el desarrollo prospectivo del brote de COVID-19, centrándose en los planes de reanudación del trabajo.

Se examinaron los riesgos de transmisión de enfermedades y el impacto estimado en el crecimiento del PIB local para los diferentes planes de reanudación del trabajo. Esos planes varían desde los más indulgentes, en los que el trabajo se reanuda antes y se completa en un plazo más corto, hasta los más estrictos, en los que el trabajo se reanuda más tarde en un plazo general más largo. Los resultados del análisis sobre Beijing, Tianjin, Hangzhou, Suzhou y Shenzhen se resumen en el Cuadro 1 del estudio. También se analizó Wuhan y los investigadores sugieren que la ciudad debería tardar más tiempo en completar la reanudación del trabajo para reducir el posible riesgo de transmisión.

Proyecciones que ayudan a la formulación de políticas

El modelo computacional basado en datos desarrollado por el equipo de investigación proporciona una solución analítica de base científica que permite a los encargados de formular políticas diseñar planes que pueden lograr tanto la contención del riesgo de transmisión de enfermedades como la reapertura gradual de las ciudades afectadas de manera segura. Mediante la realización de un análisis prospectivo basado en datos, los encargados de la formulación de políticas pueden calcular el mejor momento para reabrir la economía. Por ejemplo, pueden determinar si deben reabrir sus ciudades lo más tarde posible y, por lo tanto, no tienen riesgo de transmisión de la enfermedad, o alternativamente, reanudar el trabajo y la vida de manera gradual y sistemática manteniendo todas las medidas de control necesarias para eliminar cualquier posible transmisión de la enfermedad.

El equipo de investigación compartirá abiertamente sus herramientas analíticas y de modelización computacional basadas en datos con los responsables de las políticas de salud pública e investigadores de todo el mundo, lo que les permitirá capitalizar estas herramientas para la toma de decisiones utilizando sus datos epidemiológicos nacionales.