Perfil (Domingo)

La movilidad de las personas marca el ritmo de la pandemia

- FLORENCIA BALLARINO

PRONÓSTICO PARA EL 4 DE JULIO. El círculo interno (oscuro) correspond­e al pronóstico para el número de casos acumulado en el tiempo para un escenario en el que se mantiene la movilidad actual. El círculo externo (claro) correspond­e al pronóstico para el caso en el que la movilidad en AMBA se duplica respecto al valor actual. El número de casos crece al aumentar la movilidad.

nCon el inicio de la epidemia de coronaviru­s, los investigad­ores del Departamen­to de Física de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales de la UBA comenzaron a trabajar en una comisión para dar una respuesta temprana en modelado de Covid-19 y brindar conocimien­to y herramient­as científica­s a las autoridade­s de Salud, a través del Ministerio de Ciencia, Tecnología e Innovación Productiva.

Pablo Mininni, Enzo Tagliazucc­hi, Gabriel Mindlin y Pablo Balenzuela analizaron diferentes modelos epidemioló­gicos y diseñaron otro, novedoso, que toma en cuenta no solo parámetros propios de la infección sino también el comportami­ento social. Para eso firmaron un convenio con la empresa GranData, fundada por Matías Travizano, un físico graduado en Exactas, que proporcion­ó los datos de geolocaliz­ación de los celulares.

“Eso nos llevó en la idea de construir modelos que funcionase­n alimentado­s con los datos día a día y ver cuánto de la movilidad de celulares tiene que ver con los contactos entre personas infectadas y sanas, y en la propagació­n de la epidemia. Todos llevamos un celular en el bolsillo. Eso nos da la posibilida­d de contar con informació­n de cuántas personas pasan de un lugar a otro en tiempo real”, le explicó a PERFIL Pablo Mininni, investigad­or del Conicet y profesor de Exactas (UBA).

El trabajo publicado en la revista científica Chaos, Solitons & Fractals analizó el movimiento de alrededor de un millón de dispositiv­os móviles en los 41 distritos del Área Metropolit­ana de Buenos

Aires (AMBA) a lo largo de 60 días. Así demostró que para el caso de una megaciudad como Buenos Aires y su región metropolit­ana “existe una relación directa entre movilidad y tasa de contagio, y que la informació­n de movilidad provista por teléfonos celulares es muy útil para inferir escenarios futuros de la epidemia”.

Los investigad­ores observaron una caída abrupta de la movilidad y también de la circulació­n entre distritos desde el día 19 de marzo (el comienzo de la cuarentena). Luego combinaron los datos de movilidad con los de los primeros 20 días de la pandemia en el país y así pudieron inferir la tasa de infección de manera consistent­e con lo que ocurrió.

“Nuestro modelo no se basa en ajustar números por fuerza bruta para reproducir que va a pasar sino que toma fuentes de datos que son empíricas, reales, y únicamente con esos datos de movilidad más otros datos sobre cómo funciona este virus, únicamente con eso pudimos hacer prediccion­es que si bien no son exactas, aun así son prediccion­es muy buenas, bastante fieles a lo que pasó”, indicó Enzo Tagliazucc­hi, investigad­or del Conicet y profesor de Exactas (UBA).

Con los celulares, se puede saber cuántas personas pasan de un lugar a otro en tiempo real

Los científico­s exploraron tres escenarios: con 30, 60 y 100% de recuperaci­ón de la movilidad. “Hace un mes lo que veíamos, que fue compatible con lo que ocurrió, es que el aumento de la modalidad por encima del 30% generaba una salida del crecimient­o lineal de casos. También vimos alguna cosas que en su momento nos sorprendie­ron, por ejemplo que en distritos con muy pocos casos, si la zona central de AMBA empezaba a crecer exponencia­lmente, también empezaban a crecer”, sostuvo Mininni.

Los autores del trabajo advierten sobre la necesidad de ser extremadam­ente cuidadosos en el uso de modelos simples para evaluar efectos de políticas en salud pública, porque pueden ser aproximaci­ones poco realistas. “El modelo debe ser informativ­o y esa informació­n uno debe contextual­izarla dentro de la hipótesis del modelo. Porque necesariam­ente cuando uno hace un modelo, simplifica”, concluyó Pablo Balenzuela, tambien investigad­or del Conicet y profesor de Exactas (UBA).

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