“Ya lo hemos probado con éxito, el sistema detecta los brotes con precisión. Hasta el momento solo se emplea en la provincia de Buenos Aires, aunque al ser inteligente podría adaptarse a diferentes bases de datos y extenderse sin problemas a cualquier región del país. Mediante la geolocalización de los casos sospechosos cuenta con la capacidad de identificar la aparición de focos”, señala Franco Marsico, biólogo (Facultad de Ciencias Exactas y Naturales, UBA) especializado en bioestadística. En la actualidad, se desempeña como asesor del gobierno del gobierno bonaerense. «Nos gustaría conversar con las autoridades porteñas para presentarles esta herramienta que ya está comenzando a dar sus frutos”, plantea Ezequiel Álvarez, físico, especialista en física de partículas, profesor en ICAS (International Center for Advanced Studies, Unsam) e investigador de Conicet.
Juntos diseñaron un sistema de código abierto para predecir de manera temprana focos de coronavirus en Buenos Aires. Un esquema de alarmas –bautizado ABT-Covid19– basado en un algoritmo que trabaja con información proveniente de distintas fuentes como apps y líneas telefónicas.
“El algoritmo es el producto de un intercambio que tuvimos con Ezequiel al comienzo de la pandemia. Empezamos a pensar si era posible diseñar un sistema que permitiera ayudar a la detección temprana de focos de propagación de coronavirus. Sabemos que desde el momento en que una persona empieza con síntomas hasta que se toma la muestra, se entregan los resultados y el sistema de vigilancia epidemiológica da cuenta de qué ocurre, transcurre un tiempo considerable. Esto nos permite ir rápidamente a los territorios y aislar a los casos sospechosos. Si se llega tarde a los focos, las situaciones se desmadran porque el virus se propaga rápido y su crecimiento puede volverse exponencial”, relata Marsico. El tiempo, como enfatiza el especialista, es clave.
Por ello, los gobiernos que despliegan estrategias integrales de intercambio de información y articulan esfuerzos en todos los niveles (municipal, provincial, nacional) logran sortear el conflicto sanitario de una mejor manera. Hallar los focos de contagio previamente a que se expandan constituye el enigma a enfrentar.
“Concentramos nuestra atención en dos fuentes específicas de datos: las llamadas telefónicas que se realizan a la línea Covid-19 (148 en este caso) y, por otro lado, algunas aplicaciones de autotest diagnóstico. Me refiero tanto a la que está en la página del gobierno de la provincia de Buenos Aires, así como también algunas otras apps. Se trata de dos sistemas cuyo objetivo es atender la demanda de consulta de la población y solicitar una respuesta por parte de las autoridades sanitarias”, dice Marisco.
Y, luego, Álvarez completa la descripción con mayor detalle: “El sistema identifica normalidad y anomalías a partir de los llamados y otros datos como la recopilación de síntomas e información concreta sobre cuántos casos hubo alrededor. Tiene memoria respecto del modo en que se relacionaron todas las variables en brotes previos. Por eso, cuando detecta que existe un vínculo similar, informa acerca de la anomalía y el gobierno activa el protocolo de acción”. Al geolocalizarse los llamados, las autoridades sanitarias están en condiciones de activar una estrategia de más testeos y aislamiento en el área de influencia.
El interrogante que en un comienzo se les presentaba a los investigadores era si, efectivamente, existía alguna relación entre el uso de las líneas telefónicas y los autotest por parte de la sociedad, respecto de la propagación del virus en zonas específicas. “La respuesta fue afirmativa y bastante sorprendente. No solamente advertimos que en cada zona, región o municipio la cantidad de llamadas se incrementa cuando aparece un caso sino que también se disparan cuando inician los síntomas de las personas. A partir de una anomalía, la cantidad de llamadas y el uso de aplicaciones sanitarias se multiplican”, asegura Marsico. Y ello puede servir como pista para adelantarse a la propagación antes de que ocurra. Los llamados que una comunidad realiza como reacción al miedo reflejan una de las respuestas primitivas que se activan en los seres humanos toda vez que se enfrentan al temor de lo desconocido.
La primera versión del sistema de alerta temprana fue realizada a partir de minería de datos y, en la actualidad, el propósito es volverlo más eficiente a partir de algoritmos de inteligencia artificial y machine learning. “El algoritmo será específico de acuerdo al área provincial en la que se aplique, ya que aprende la forma en que las comunidades interactúan. Con el uso, se va tornando más sensible porque examina las respuestas que fue elaborando la población en diferentes situaciones. La conciencia popular y la velocidad de acción –llamar y aislarse– es la herramienta más fuerte que tenemos hoy por hoy para enfrentar la pandemia”, narra Marsico. Desde esta perspectiva, completa Álvarez: “En la próxima versión podremos distinguir claramente el nivel de cuadras. No es lo mismo tener cinco casos en un día en todo Lanús, que contar con la misma cantidad de casos en un radio de tres manzanas. Ese nivel de ajuste nos permitirá ser más sensibles”.