Un modelo informático pretende ayudar a la planificación durante las epidemias
Un equipo de investigadores ha creado un sistema de software diseñado para modelar epidemias, con el objetivo de maximizar la protección de la salud pública y minimizar los costes económicos y sociales.
JoshuaWoroniecki / Pixabay
"La pandemia de coronavirus ha puesto de manifiesto la necesidad de contar con un plan bien diseñado para combatir las epidemias de forma que se equilibre la salud económica con la seguridad humana", explica Dennis Shasha, profesor del Instituto Courant de Ciencias Matemáticas de la NYU.
Para ello, Shasha y sus colegas de NYU Abu Dhabi y Ecohealth Alliance, una organización sin ánimo de lucro dedicada a la salud ambiental, han desarrollado EpiPolicy ("Epi" es la abreviatura de "epidemia"), que reproduce el extenso proceso de análisis "what-if" que los profesionales de la salud pública y otros realizan para determinar una política rentable: un programa de cuándo, dónde y con qué amplitud debe aplicarse una intervención, incluidos el cierre de escuelas, las políticas de distanciamiento social y las campañas de vacunación.
EpiPolicy, que puede calibrarse para reflejar las características socioeconómicas y demográficas de una región, modela simultáneamente el efecto de cada intervención sobre la propagación de la enfermedad y el coste económico. Además, recoge diferentes escenarios de epidemias como la COVID-19.
"El proceso de elaboración de políticas suele ser un esfuerzo iterativo y laborioso de programación en el que se introducen y refinan los parámetros, se modifican los comportamientos del modelo y la intervención y se cambian los calendarios", observa Shasha. "Hemos diseñado y desarrollado EpiPolicy para apoyar este esfuerzo, pero de una manera que puede simplificar potencialmente los cálculos que hay que hacer en condiciones cambiantes y que es ampliamente aplicable".
El equipo, del que también forman parte Azza Abouzied, Anh Mai, Miro Mannino y Zain Tariq, de la NYU de Abu Dhabi, así como Whitney Bagge, de Ecohealth Alliance, permite a los responsables políticos probar estrategias de intervención y ver sus consecuencias. Además, EpiPolicy utiliza técnicas de Monte Carlo y de aprendizaje por refuerzo para diseñar estrategias de intervención de forma automática. Estos métodos automáticos pueden tener en cuenta el riesgo y la incertidumbre a la hora de hacer predicciones.
El modelo, presentado recientemente en el simposio de la Association for Computer Machinery (ACM) sobre software y tecnología de interfaz de usuario, se explica también en este vídeo.
Nota: Este artículo ha sido traducido utilizando un sistema informático sin intervención humana. LUMITOS ofrece estas traducciones automáticas para presentar una gama más amplia de noticias de actualidad. Como este artículo ha sido traducido con traducción automática, es posible que contenga errores de vocabulario, sintaxis o gramática. El artículo original en Inglés se puede encontrar aquí.
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