UN SISTEMA PARA ENTENDER LAS CONSECUENCIAS DEL COVID-19

MinCiencias financiará proyecto liderado por la Universidad de Caldas

13 /04/2020

Hacer seguimiento a los pacientes contagiados con el Covid-19, analizar los indicadores de vida que se han visto afectados por la enfermedad y cruzar estos datos con los retos económicos que enfrentan las familias de América Latina son los objetivos del Sistema de Inteligencia Epidemiológica de la Universidad de Caldas.

Este proyecto fue uno de los 25 aceptados por el Ministerio Ciencia, Tecnología e Innovación para su financiación durante la actividad denominada “Mincienciatón” en la que destinaron 26 mil millones de pesos. Se presentaron más de 700 iniciativas de todo el país y se aprobaron dos proyectos de la Universidad de Caldas, líder en este proceso en el Eje Cafetero.

El Sistema de Inteligencia Epidemiológica es una idea que nace de conversaciones entre epidemiólogos de Chile, España, Canadá y Colombia acerca de la forma en la que las autoridades enfrentan esta pandemia, que ya lleva casi un millón 600 mil personas contagiadas y unos 95 mil muertos.

Este modelo de detección temprana se adapta a las condiciones no solo de salubridad sino económicas de Colombia y América Latina, eso quiere decir que analiza los impactos de las medidas, como el aislamiento obligatorio, en los sectores sociales más vulnerables y de esta manera comprender las consecuencias de cada decisión que se toma. Se llevará a cabo tres fases:

La primera tiene que ver con el desarrollo de un modelo que interiorice las peculiaridades de Colombia. Datos como la tasa de contacto, duración de la infección, el periodo que transcurre entre la infección y el desarrollo de síntomas son algunas de las que se incluirán, explicó el rector de la Universidad de Caldas y líder del proyecto, Alejandro Ceballos Márquez.

La recolección de datos se apoya, entre otras, con la aplicación Registro covid-19 que lidera el programa de Telesalud de esta misma institución, el cual busca unificar y registrar la información del departamento a través de las secretarías y entes de salud, puestos de control y entrada en los municipios, entre otros. Este software, que será afinado gracias al proyecto, recibe esos datos, identifica a los pacientes y los categoriza según un algoritmo por colores, depende de su nivel de riesgo, si están contagiados, vienen de zonas de alta circulación del virus o deben mantener cuarentena preventiva. Además es un apoyo en el momento de tomar decisiones médicas.

“Entran a un sistema por asistencia por telemedicina, no solo se almacenan los datos sino que se reporta a todas las centrales de vigilancia, se hace seguimiento con especialistas por medios virtuales. Hacemos toda la trazabilidad del paciente desde el momento en que ingresó hasta que se le da de alta”, explicó el coordinador de Telesalud, Esteban Granada.

En un segundo momento, estos datos entran a un proceso de analítica, aprendizaje automático y aprendizaje profundo (machine y deep learning). La meta es utilizar dos servicios de almacenamiento y procesamiento, el de Amazon Web Services con una plataforma ya configurada y el del Centro de Bioinformática y Biología Computacional de Colombia – Bios, para fortalecer la capacidad de análisis de datos en la región. Esto permite realizar predicciones basadas en el comportamiento de los datos, comentó el profesor de la Facultad de Ingenierías, Luis Fernando Castillo Ossa.

El paso final del proyecto tiene como meta unificar esos millones de datos médicos y de calidad de vida de los pacientes con los económicos y de esta manera conocer, en tiempo real, el impacto de las medidas que se tomen.

“Los datos de estratos sociales y contactos nos van a brindar mayor información de dónde se podría predecir un mayor riesgo de dispersión de la enfermedad, lo que va asociado con una mayor tasa de enfermos y hospitalizaciones. Eso, en tiempo real, ayuda a predecir las áreas de mayor riesgo y así tomar medidas más rápidamente”, explicó el profesor de epidemiología radicado en Canadá e integrante del proyecto, Javier Sánchez.

Análisis y prevención

La detección temprana de casos, en especial los asintomáticos con aislamiento inmediato, es lo que evita el contagio masivo de las personas vulnerables, mayores de 60 años y con enfermedades de base, por esto para Sánchez, este proyecto es esencial en la medida que al registrar y acompañar la afección con vigilancia activa, se pueden controlar los riesgos.

El modelo que se implementará simula la dinámica de la infección en la población y para eso es necesario conocer diversas características demográficas y socioeconómicas. Ejercicios científicos como este permiten reconocer la magnitud del problema con mayor antelación,  obtener información que ayude a detectar los casos y aislarlos de forma más eficiente y mejorar la previsión de los recursos sanitarios que pueden ser necesarios para atender a los pacientes que precisan atención hospitalaria y cuidados intensivos. “Además, la evaluación de posibles escenarios según las diferentes medidas de mitigación y supresión a implementar es importante para la toma de decisiones”, concluyó la epidemióloga y participante del proyecto radicada en Barcelona, España, Ana Alba Casals.

Se ha estimado que en general el 80 % de la personas afectadas tendría síntomas leves y el 20 % restante, graves, de los cuales un 6 % requerirían hospitalizaciones con asistencia respiratoria. Toda esta información será volcada en modelos matemáticos que permitirán evaluar diferentes estrategias de control y evaluar su impacto económico. Además, este modelo es una base científica para que los gobernantes tomen las mejores decisiones sobre los territorios.

En este proyecto participan la Universidad de Caldas como ejecutora, BIOS como coejecutora, la Dirección Territorial de Salud del departamento y la Secretaría TIC y de Competitividad de la Alcaldía de Manizales como acompañantes.

Informes: Oficina de Comunicaciones y Prensa Universidad de Caldas.

Redacción: Carlos Andrés Urrego Zuluaga / Asesor Proyectos de apropiación Vicerrectoría de Proyección