El CSIC utiliza dades de mòbils per estudiar l'eficàcia del confinament en la propagació del coronavirus
El projecte analitza informació massiva i anònima d'operadores de telefonia per explicar els canvis en la mobilitat
També hi participen equips de l'Institut d'Economia, Geografia i Demografia (IEGD-CSIC); de l'Institut de Física de Cantàbria (IFCA-CSIC); del Centre Nacional de Biotecnologia (CNB-CSIC), així com científics de la Universitat Pompeu Fabra i el Centre Nacional d'Epidemiologia-Institut de Salut Carlos III (ISCIII). El projecte està prefinançat des del CSIC amb una donació d'AENA.
Els investigadors simularan diferents escenaris o estratègies de distanciament social i esperen obtenir resultats que ajudin a decidir si s'activa un confinament més estricte o com planificar l'aixecament d'aquesta mesura. «Esperem que els resultats serveixin per entendre millor els efectes del confinament sobre la dispersió de la malaltia, però també per ajudar en la presa de decisions relacionades amb la revocació de les mesures», explica Bartumeus.
Per arribar a aquest objectiu, el projecte inclou diverses fases. Primer es realitza la caracterització de la mobilitat, que s'està coordinant des de l'IFISC a partir de l'aportació de diferents plataformes de dades, com xarxes socials en línia i patrons de mobilitat capturats per registres de telefonia mòbil. Les dades són recollides per les operadores i empreses que participen en el projecte i proveeixen als investigadors de fluxos de viatges agregats entre zones. En cap cas s'accedeix a informació individual, subratllen els responsables del projecte.
Un segon aspecte és el canvi de comportament de les persones a causa de la percepció de risc. Des del CEAB i l'IEGD s'estan desenvolupant enquestes i aplicacions mòbils per quantificar aquests canvis, intentant calcular el seguiment de les mesures de protecció personal per part de la població i quins són els canvis en la quantitat i qualitat dels contactes que tenen. «Aquesta informació és crucial per entendre el procés de contagi», destaca Ramasco.
Finalment, totes aquestes dades formen part de models computacionals que s'estan desenvolupant des de l'IFISC i l'IFCA per estudiar els diferents escenaris de sortida de la crisi. «El confinament ha estat generalitzat i relativament sobtat, però per evitar nous brots cal comptar amb simuladors capaços d'avaluar escenaris amb diferents ritmes de tornada a la normalitat, tant per sectors com per zones geogràfiques», adverteix el científic de l'IFISC.
L'epidemiologia del futur
El projecte fa servir eines d'intel·ligència artificial i ciència de dades i integra dades massives en temps real de mobilitat humana, enquestes geolocalitzades i models computacionals. És una nova forma de procedir en aquesta branca de la medicina, que combina l'epidemiologia computacional, la demografia digital i models de mobilitat humana.
«En l'estudi es tindran en compte aspectes tan importants com la distribució espacial de la població, l'estructura per edat i la distribució i característiques dels centres sociosanitaris, com hospitals o residències de gent gran. Esperem observar com les mesures de contenció han canviat la mobilitat i el comportament de les persones», afirma Ramasco.
La informació i els models que es desenvolupin en aquesta investigació es posaran a disposició pública per a altres usos seguint el model de dades en obert FAIR, sigla en anglès que significa 'trobables', 'accessibles', 'interoperables' i 'reutilitzables'.
Un altre objectiu a llarg termini és establir les bases d'una xarxa d'epidemiologia computacional a l'estat espanyol, com existeix en altres països, i una sèrie d'eines analítiques per ajudar a prendre decisions en situacions futures de crisi epidemiològica, que podrien ser recurrents en un món interconnectat i globalitzat com l'actual, segons adverteixen els experts.