Covid-19
Científicos valencianos desarrollan un predictor del coronavirus que mide los efectos de las restricciones
El modelo emplea la inteligencia artificial para combinar el número de casos de Covid-19 con las limitaciones
Última hora del coronavirus, las restricciones y la desescalada en la Comunidad Valenciana
Científicos valencianos han desarrollado un predictor del coronavirus que mide los efectos de las restricciones, causadas por la crisis sanitaria. En concreto, en el proyecto VALENCIA IA4COVID19 , han creado un predictor que mide los casos de Covid-19 con los efectos de las medidas restrictivas implantadas.
El proyecto ha sido coordinado por la doctora Nuria Oliver , comisionada de Presidencia de la Generalitat Valenciana en IA y Ciencias de datos en la lucha contra el Covid-19 , y el director de Matemáticas Aplicadas de la Universitat Politècnica de Valencia (UPV) , Alberto Conejero .
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Esta herramienta, que obtuvo el primer puesto en el reto de XPRIZE Pandemic Response con el fin de expandir su trabajo, aprender y contribuir en una escala internacional en la lucha contra el coronavirus , emplea la inteligencia artificial para combinar el número de casos de Covid-19 con los efectos que tienen las restricciones , como cierres de colegios, movilidad reducida y la limitación de agrupación de personas.
De esta forma «se pueden medir los costes de estas medidas» y que las autoridades de cada país dispongan de las opciones «más adecuadas» en el contexto de la evolución de la pandemia .
Así lo ha destacado Alberto Conejero , en declaraciones a Europa Press Televisión, quien ha precisado que esta herramienta permite ofrecer un abanico de diez opciones desde las más restrictivas a las que lo son menos para que, de esta manera, los países puedan decidan cuál es la opción más correcta de aplicar y así poder contener el coronavirus .
El proyecto consta de dos fases. En una primera fase han utilizado los datos de comportamiento de la epidemia a nivel mundial y los han agrupado según la similitud de los países en estos comportamientos, y así en cada grupo, se ha incluido una evolución predictiva.
Una vez desarrollaron este primer modelo analítico, el equipo de científicos incorporó «las diferentes opciones y pesos en el coste de estas medidas de restricciones » por parte de los gobiernos de todos los países para poder controlar la pandemia.
«El objetivo sería encontrar el punto óptimo de equilibrio entre mantener una vida normal y que los casos puedan ser asumibles por los sistemas sanitarios y la economía no se deteriore excesivamente», ha detallado Conejero.
Este equipo multidisciplinar ha colaborado con el Gobierno valenciano desde marzo del pasado año para utilizar la ciencia de los datos en la lucha contra el Covid-19 con un modelo que utiliza la inteligencia artificial y la ciencia de los datos.
La aplicación de la inteligencia artificial se ha reflejado en dos procesos desarrollados en este proyecto. Por un parte este proyecto se ha fijado en los modelos de predicción que en este caso han dejado de ser compartimentales, utilizados de forma generalizada hasta la fecha, y para pasar a ser unos modelos basados en redes neuronales recurrentes.
Al igual que a la hora de prescribir las distintas medidas y destacar cuáles serían las óptimas en las que este equipo ha empleado algoritmos de neuroevolución para llegar a predecir cómo sería la evolución de la pandemia .
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En la participación del desafío 'Respuesta a la Pandemia' de XPRIZE, en este proyecto ha ido construyendo modelos en base a los datos recopilados por el rastreador de respuestas gubernamentales Covid-19 de Oxford (con sede en la Blavatnik School of Government de la Universidad de Oxford).
El desafío se lanzó en noviembre de 2020 y en la primera fase concluyó, en enero de 2021, que los participantes analizaron los datos locales de Covid-19 , así como las estrategias de intervención existentes y las políticas de mitigación comunes para desarrollar y probar modelos predictivos capaces de anticipar los picos de infección global .
En su segunda fase, que finalizó en febrero 2021, los equipos desarrollaron un modelo 'prescriptor', que pudiera sugerir planes de intervención reales para la reapertura de las economías mientras se minimiza el número de casos de coronavirus y el coste del despliegue de los planes de intervención.
Evolución de la pandemia con la vacunación
El proyecto VALENCIA IA4COVID está integrado equipo científico multidisciplinar basado en la Comunidad Valenciana y que lleva desde marzo de 2020 modelizando la pandemia del Covid-19 . En este contexto participaron en el reto XPRIZE Pandemic Response con el fin de expandir su trabajo.
Está formado por expertos de la Universitat Politècnica de València, la Universidad de Alicante, la Universidad Miguel Hernández de Elche y centros de investigación de la Comunidad Valenciana, la Fundación para el Fomento de la Investigación Sanitaria y Biomédica de la Comunitat Valenciana (Fisabio y miembros del Instituto Universitario de Matemática Pura y Aplicada y del Instituto Brain de Inteligencia Artificial.
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El director de Matemáticas Aplicadas de la UPV ha especificado que el paso siguiente sería el de estudiar cuál es la evolución de la pandemia incluyendo los calendarios de vacunación y las diferentes decisiones de vacunación.
«Desde es punto podríamos ver si podemos establecer mejores medidas y criterios y así afinar los costes de estas medidas que estamos tomando para contener la actividad para evitar la propagación del virus», ha destacado Conejero.
