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Investigadores del Departamento de Física analizan diariamente los datos referentes a covid-19

Un equipo de investigadores del grupo de investigación de Biología Computacional y Sistemas Complejos (BIOCOM-SC) de la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC) y del Centro de Medicina Comparativa y Bioimatge (CMCiB) del Instituto de Investigación Germans Trias y Pujol (IGTP), elaboran diariamente un informe por la Comisión Europea y por el ECDC con las predicciones del nuevos casos de covid-19 a unos 50 países.

 

El equipo de trabajo está dirigido por Clara Prats i Daniel López del Departamento de Física, y que integra a los investigadores Sergio Alonso, Enric Álvarez, y Miquel Marchena, de la UPC, y Pere-Joan Cardona i Martí Català, del Centro de Medicina Comparativa y Bioimatge (CMCiB) del Instituto de Investigación Germanos Trias y Pujol (IGTP). Los investigadores elaboran un informe diario sobre la situación de la covid-19 en los países de la Unión Europea, otros países y varias regiones de España e Italia. Este informe, que se publica diariamente en el web biocomsc.upc.edu(abrir en una ventana nueva) y que se hace llegar también a expertos de la Comisión Europea y en el Centro Europeo de Prevención y Control de Dolencias (ECDC), incluye un análisis de la velocidad a la cual se está propagando la dolencia a cada zona, así como una predicción de cómo evolucionará los próximos cinco días. Se realiza también un trabajo de asesoramiento con Agencia de Calidad y Evaluación Sanitarias de Cataluña (AQuAS) en el proceso de vigilancia de la evolución de la pandemia en Cataluña. En la realización del análisis participan algunos estudiantes de tercer año del grado de Ingeniería Física en el marco de la asignatura de Proyectos de Ingeniería Física 2.

Estas predicciones se hacen ajustando un modelo empírico a los datos de casos notificados por los organismos responsables. En un modelo empírico no se utiliza información sobre la dinámica propia de la dolencia como podrían ser el tiempo de incubación, el periodo en el cual se es infeccioso o la duración de la dolencia. Tratándose de una dolencia nueva, todavía no se tienen datos basta fiables como para hacer predicciones precisas utilizándolas. Así, el grupo ha optado por un tipo de modelo que se basa únicamente en el número de casos confirmados. El propio modelo se va readaptando con los nuevos datos que se le introducen diariamente y corrige las predicciones según los cambios de tendencia detectados. De momento, las predicciones están funcionando en un porcentaje muy elevado.

Los investigadores están desarrollando otros modelos, con el objetivo de comprender mejor el efecto de las medidas de control. Se está desarrollando un modelo estructurado en compartimentos para analizar y prever la situación de hospitales y UCIs. Y un modelo basado en agentes (ABM), donde se consideran los individuos o personas uno a uno, y se los dan unas reglas de comportamiento. Este modelo, en el cual están trabajando conjuntamente con investigadores del Instituto de Ciencias Fotónicas (ICFO), ha permitir mejorar la comprensión de los efectos de las medidas sociales y epidemiológicas tanto en el proceso de confinamiento como en el proceso de des-confinamiento.

Els investigadors estan desenvolupant altres models, amb l’objectiu de comprendre millor l’efecte de les mesures de control. S’està desenvolupant un model estructurat en compartiments per analitzar i preveure la situació d’hospitals i UCIs. I un model basat en agents (ABM), on es consideren els individus o persones un a un, i se’ls hi donen unes regles de comportament. Aquest model, en el qual estan treballant conjuntament amb investigadors de l’Institut de Ciències Fotòniques (ICFO), ha permetre millorar la comprensió dels efectes de les mesures socials i epidemiològiques tant en el procés de confinament com en el procés de des-confinament.

 

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