La pandemia de coronavirus, que afecta a nuestro país y al mundo, puso a prueba no sólo a virólogos, genetistas, biotecnólogos y cientistas sociales de nuestro país, en lo que tiene que ver con la generación de alternativas desde el sistema científico y tecnológico.
La aparición de grupos de investigación que, desde CONICET, comenzaron a aportar soluciones desde la estadística, la informática, la ciencia de datos, la demografía, la astronomía, la matemática y la administración, comenzó a verse desde el inicio mismo de la cuarentena, tal vez de manera silenciosa.
El aporte de estas áreas de la investigación es crucial para elaborar escenarios potenciales de salida de la cuarentena obligatoria y, en función de ellos, proyectar políticas públicas como el aislamiento escalonado de sectores sociales de riesgo, habilitación de ciertas actividades o generación de alternativas virtuales para impedir el contacto.
Periferia habló con Dante Paz, astrónomo de la Universidad Nacional de Córdoba, investigador del Instituto de Astronomía Teórica y Experimental de la UNC, e integrante de uno de esos equipos de trabajo: Arcovid19.
Dante define como “autoconvocados” al grupo de investigadores multidisciplinarios que decidió generar herramientas virtuales ante el avance de la pandemia. Se trata de nueve investigadores e investigadoras de CONICET y de la Universidad Nacional de Córdoba (UNC), que diseñaron un software, a pedido del Ministerio de Salud de la provincia, que permite generar escenarios epidemiológicos posibles, tras la salida de la cuarentena.
La herramienta virtual, “Brooks”, sirve de plataforma para el ingreso de los datos a nivel nacional y a nivel provincial, con miras a proyectar el estado de situación al momento que se decida poner fin al aislamiento social obligatorio.
“Brooks es una herramienta de software libre destinada a la carga rápida de datos epidemiológicos desde planillas de cálculo, y consume los datos del punto anterior para ajustar sus resultados al estado actual de la situación del país”, explica el sitio web de los investigadores cordobeses, provenientes de diferentes áreas como matemática, estadística, física, astronomía, sistemas, administración y mantenimiento industrial.
Una calculadora con software libre
El proyecto es una calculadora que implementa el modelo epidemiológico SEIR (Susceptible – Exposed – Infected – Removed, en inglés), basado en la idealización de propagación a partir de un conjunto de cuatro ecuaciones diferenciales ordinarias que corresponden a los diferentes estadios de la enfermedad durante su propagación en una población particular.
Además de la dinámica de transmisión, este modelo permite cargar mediante parámetros de entrada información suplementaria como la tasa de mortalidad y la carga de atención médica.
Pero, la herramienta, basada en el trabajo del doctor Gabriel Goh, fue elaborada sobre un código fuente que es libre y permite definir la duración de la cuarentena y controlar el ritmo reproductivo durante y a la salida de la misma.
Es más, la calculadora puede utilizarse para medir el riesgo de exposición a la enfermedad para un día determinado de la epidemia
Matemática y estadística para la política
Los científicos decidieron diseñar herramientas de software que faciliten soporte para las decisiones políticas frente a la actual pandemia. Se trata de un instrumento de visualización para comparar la evolución de la pandemia teniendo en cuenta estrategias diferentes que prevengan el crecimiento en el número de contagios.
El método es claro, implementan un modelo compartimental numérico que permite introducir las distribuciones estadísticas de los parámetros medidos para analizar su efecto a largo plazo, teniendo en cuenta las distintas respuestas al virus en función de la edad de los individuos.
“Empezamos con un sistema de carga de datos pero cuando hablamos con la gente de nuestro instituto, planteamos hacer un programa que haga modelos epidemiológicos”, explicó Paz sobre la iniciativa informática.
“En la base de datos pensamos en agregar gráficos que le ayudaran a la gente del ministerio de Salud a generar los informes que le mandaban a las autoridades sobre la situación en la provincia, para que las autoridades sepan que decisión tomar”, contó el investigador.
Políticas públicas, pensando en la salida
Paz explicó que “el modelo está diseñado de modo que la generación de escenarios los elabora la provincia de Córdoba, ayudados por esta herramienta con la que pueden empezar a pensar políticas públicas focalizadas al finalizar la cuarentena”.
“La calculadora es un modelo matemático que se puede aplicar en una población que cumple ciertas condiciones”, explicó Paz, y agregó que se sirve “para grandes poblaciones, interconectadas y bastante mezcladas de gente”, por lo que no funcionan para la población de urbes chicas, y de zonas rurales.
Sin embargo, el investigador contó que, en Córdoba, hay otros grupos trabajando en modelos que tiene en cuenta esa “geometría de hábitos” de las personas, donde no toda la población está interconectada.
“Nuestro modelo se puede aplicar a la ciudad de Córdoba, de Buenos Aires, o Santa Fe, los tres primeros del ranking, que tienen mas de doscientas o trescientas personas contagiadas y miles de personas expuestas, entonces ahí tenés estadística, es una ciudad grande, siempre vas a tener movilidad y ahí el modelo funciona”, explicó Paz.
El “R Cero” de los contagios
Paz le explicó a Periferia que estadísiticamente, cuando hay una ciudad grande, y se tienen cien contagiados se puede calcular a cuantas personas una persona puede potencialmente contagiar, y en ello se basa el sistema que diseñaron.
“Ahí, el modelo asume cuantas personas contagia una persona en el período que tiene la infección, eso está regulado por un número que es el “R Cero”, que te da idea de los contagios que hay”, explicó Paz.
Con el parámetro “R Cero” ante una persona contagiada con infección, antes de que termine aislada en la casa, se puede decir que puede contagiar a una cantidad determinada de personas.
“Se hace la hipótesis, y se hace la curva matemática que prediga cuantos casos vas a seguir teniendo, y esto se basa en la estadística de a cuantas personas contagia cada uno”, explicó Paz.
El cálculo con cuarentena
Paz explicó que el cálculo de contagios varía considerablemente si se tienen en cuenta las medidas de aplicación de aislamiento social, que fueron las decididas por el gobierno nacional.
“Con o sin cuarentena se afecta mucho al modelo”, dijo Paz, “porque ahora vos lo aplicás antes de la cuarentena, lo ajustás con las medidas previas que tomó el gobierno al inicio de la cuarentena, las más agresivas contra la infección, como por ejemplo teletrabajo, haber mandado a todos los empleados públicos a la casa, suspendió los colegios, y entonces la curva de infectados cambió”, explicó Paz.
Paz consideró que “esto quiere decir que está afectando la medida, y después, cuando el Gobierno declara la cuarentena social, a nivel país, la pendiente vuelve a cambiar porque el “R Cero” empieza a achicarse mucho más”.
“Vos afectás con las medidas a la propagación del virus, porque estás evitando que la gente se contagie entre si”, explicó el investigador.
El modelo presentado por el grupo Arcovid comenzó con el uso de los datos nacionales, para, luego realizar una versión para Córdoba, por demanda de las autoridades políticas.
Los miembros de Arcovid19
Los integrantes del equipo de investigación de Arcovid19 son Juan Cabral investigador del Centro Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas (CIFASIS-UNR y del Instituto de Astronomía Téorica y Experimental (IATE-OAC-UNC); Vanessa Daza del IATE y la Facultad de Matemática, Astronomía Física y Computación (FaMAF-UNC); Diego García Lambas, (IATE-FaMAF); Marcelo Lares, (IATE-FaMAF); Nadia Luczywo, investigadora del Laboratorio de Ingeniería y Mantenimiento Industrial (LIMI-FCEFyN-UNC), del Instituto De Estadística Y Demografía – Facultad de Ciencias Económicas (IED-FCE-UNC) y de la Facultad de Ciencias de la Administración (FCA-IUA-UNDEF); Dante Paz (IATE-FaMAF); Rodrigo Quiroga del Instituto de Investigaciones en Físico-Química de Córdoba (INFIQC-CONICET); Bruno Sanchez del Department of Physics, Duke University; y Federico Stasyszyn, del IATE-FaMAF).
