Alfonso Valencia
Dir. Ciències de la Vida del BSC
Al Barcelona Supercomputing Center han desenvolupat un algoritme que creua les dades de mobilitat i les zones amb més contagis per predir com es comporta el virus, perquè les mesures que es prenguin siguin més efectives.
Durant mesos Astúries ha estat, segurament, la comunitat autònoma més envejada. El 15 d’agost tenia una incidència diària de 20 casos de Covid-19, en comparació amb els 1.000 de Madrid. Tot i això, la situació va canviar força al cap d’un mes, quan el nombre de contagis es va disparar. Què va passar? Probablement diverses coses, entre les quals les vacances, que van fer pujar exponencialment els desplaçaments a aquesta regió des d’altres zones d’Espanya amb moltes infeccions.
La mobilitat és una dada clau a l’hora de gestionar una epidèmia en què els conceptes de transmissió i desplaçaments estan molt relacionats. Disposar d’informació en temps real sobre la incidència de la Covid-19 en cada regió, així com dels moviments dels ciutadans, pot permetre anticipar-se a un brot i aplicar mesures de contenció de l’epidèmia més selectives i efectives.
Amb aquest objectiu, investigadors del Barcelona Supercomputing Center (BSC-CNS) han creat una eina d’informació geogràfica, anomenada Covid Flow Map, que permet analitzar, visualitzar i predir el comportament de l’epidèmia, com també el risc de propagació del SARS-CoV-2 en relació amb els moviments de la població.
L’eina es nodreix de les dades diàries d’incidència de casos de contagis procedents del Ministeri de Sanitat i les diferents conselleries de salut de les comunitats, i de les dades de mobilitat ciutadana, aportades pel Ministeri de Transport, Mobilitat i Agenda Urbana, que té un acord amb Orange per accedir a informació de manera anònima sobre la xifra de desplaçaments per hora entre zones.
“L’objectiu era crear una eina d’ajuda a les autoritats sanitàries perquè poguessin prendre més bones decisions partint de dades, però també per als epidemiòlegs, perquè poguessin seguir l’evolució de l’epidèmia, i per a la població general, perquè es pogués empoderar”, explica l’investigador del BSC Miguel Ponce de León, que coordina el projecte.
Els mapes de visualització permeten, per exemple, comparar com han evolucionat els desplaçaments entre dues zones, com ara entre Madrid i Toledo, i paral·lelament seguir l’evolució de la incidència de la Covid-19 en aquests dos territoris.
“A Catalunya, per exemple, es poden seguir els primers casos dels temporers de Lleida, com van anar progressant d’una zona a l’altra i com es van escampar a zones veïnes”, diu l’investigador Icrea Alfonso Valencia, director del departament de Ciències de la Vida del BSC.
Un dels principals esculls del projecte han estat, precisament, les dades. “Ens ha costat sis mesos trobar-les i accedir-hi”, explica
Amb Covid Flow Map es podrien establir mesures més precises i efectives per contenir l’epidèmia
Valencia, que assenyala que, a diferència de països com Alemanya, a Espanya hi ha un dèficit en aquest sentit. “La qualitat de dades és força desastrosa en totes les comunitats; els sistemes no estaven preparats per reportar gran quantitat d’informació. A la primera onada ni tan sols es tenia accés a quants llits UCI hi havia en global i en cada zona, ni quants estaven lliures i quants ocupats”, lamenta.
Així mateix, per poder generar els mapes dinàmics de l’eina els investigadors treballen amb una quantitat d’informació ingent que requereix la potència computacional del superordinador per interpretar-la i processar-la.
Des del BSC confien que el seu Covid Flow Map sigui útil en cas que hi hagi una tercera onada i s’hagin de plantejar més restriccions. “Volem contribuir a un debat més racional, perquè s’apliquin mesures i estratègies més quirúrgiques i menys generals, que siguin més eficients”, conclou Ponce de León.