{"id":25420,"date":"2022-10-10T09:43:14","date_gmt":"2022-10-10T07:43:14","guid":{"rendered":"https:\/\/networks.imdea.org\/?p=25420"},"modified":"2022-10-10T13:04:11","modified_gmt":"2022-10-10T11:04:11","slug":"mobile-network-data-an-efficient-method-for-assessing-the-spread-of-epidemics","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/networks.imdea.org\/es\/los-datos-de-la-red-movil-un-metodo-eficiente-para-evaluar-la-propagacion-de-las-epidemias\/","title":{"rendered":"Los datos de la red m\u00f3vil, un m\u00e9todo eficiente para evaluar la propagaci\u00f3n de las epidemias"},"content":{"rendered":"

El comienzo de la pandemia de COVID-19<\/strong> en marzo de 2020 oblig\u00f3 a los gobiernos de todo el mundo a adoptar medidas para evitar su propagaci\u00f3n entre la poblaci\u00f3n y, de este modo, disminuir el n\u00famero de v\u00edctimas mortales a consecuencia del virus. Unos meses m\u00e1s tarde, al tiempo que se fueron levantando de manera gradual las restricciones a la movilidad y los confinamientos, los estados decidieron poner en marcha aplicaciones de rastreo que la ciudadan\u00eda pod\u00eda descargarse en su tel\u00e9fono m\u00f3vil para conocer si hab\u00eda contactos cercanos contagiados con COVID. Sin embargo, para que estas apps sean realmente eficaces se necesita que un gran n\u00famero de personas las tengan instaladas en sus dispositivos, adem\u00e1s de que implican ciertos riesgos a la privacidad.<\/p>\n

Ahora un equipo de investigaci\u00f3n de IMDEA Networks encabezado por Elisa Cabana<\/a> (investigadora Postdoc) y Nikolaos Laoutaris<\/a> (Profesor de investigaci\u00f3n), en colaboraci\u00f3n con Andra Lutu (Tel\u00e9fonica Research) y Enrique Fr\u00edas-Mart\u00ednez (Universidad Camilo Jos\u00e9 Cela), ha realizado un trabajo en el que proponen un m\u00e9todo que utiliza los datos de la red m\u00f3vil para detectar posibles hospitalizaciones por COVID-19 y obtener los correspondientes mapas de riesgo epid\u00e9mico. El paper \u201cImproving epidemic risk maps using mobility information from mobile network data<\/strong>\u201d se publicar\u00e1 en la conferencia ACM SIGSPATIAL en noviembre de 2022.<\/p>\n

Cabana explica que la mayor ventaja de la soluci\u00f3n que proponen reside en que, a diferencia del contact tracing, \u201clos datos ya est\u00e1n disponibles en la operadora y se avanza m\u00e1s r\u00e1pido<\/strong>. No hace falta tener activado el GPS y descargada una aplicaci\u00f3n\u201d. \u201cCuando tienes conectados los datos m\u00f3viles, tu dispositivo se conecta a una torre de telefon\u00eda que permite identificar tu radio de localizaci\u00f3n. Y as\u00ed se estudia la movilidad espacio-temporal de las personas\u201d, a\u00f1ade. Otro punto positivo es que el m\u00e9todo funciona con datos an\u00f3nimos y puede ejecutarse en las instalaciones del operador bajo sus disposiciones de seguridad est\u00e1ndar.<\/p>\n

Seg\u00fan Laoutaris, el funcionamiento del m\u00e9todo es el siguiente: \u201cSe comprueba la ubicaci\u00f3n de un tel\u00e9fono a \u00faltima hora de la noche y si no se conecta a las torres de telefon\u00eda habituales a las que lo hac\u00eda en la \u00e9poca prepand\u00e9mica, se mira si lo hac\u00eda a una torre cercana a un hospital que est\u00e1 recibiendo pacientes COVID. En caso de que lo haga la persona propietaria queda etiquetada como potencialmente hospitalizada\u201d. Asimismo, el m\u00e9todo incluye filtros para eliminar los falsos positivos<\/strong>, como pueden ser personas que viven cerca o trabajan en hospitales.<\/p>\n

Como indican en su estudio, los datos de la red m\u00f3vil pueden ser explotados para entender las din\u00e1micas de movilidad urbana y su impacto en el contagio de enfermedades contagiosas como el c\u00f3lera y, tambi\u00e9n predecir el riesgo de virus como el dengue, el zika o la malaria<\/strong>, u otros nuevos que puedan surgir en el futuro.<\/p>\n

El equipo ha aplicado su m\u00e9todo a un conjunto de datos an\u00f3nimos de m\u00e1s de 2 millones de tel\u00e9fonos m\u00f3viles, recogidos por un proveedor de red m\u00f3vil situado en Londres<\/strong>, Reino Unido, durante los meses de marzo y abril de 2020. Y ha llegado a la conclusi\u00f3n de que este m\u00e9todo arroja una concordancia del 98,6% con los registros p\u00fablicos de los y las pacientes que ingresaron en los hospitales del Servicio Nacional de Salud.<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Fases del proceso de recogida de datos<\/h2>\n

En la primera fase, el grupo de investigaci\u00f3n describe el algoritmo para detectar las posibles hospitalizaciones de COVID<\/strong> a partir de los datos de la red m\u00f3vil, as\u00ed como los par\u00e1metros implicados. La segunda fase consiste en validar estos datos comprobando los casos reportados por los hospitales londinenses al Servicio Nacional de Salud y compararlos con los obtenidos con el m\u00e9todo propuesto. Por \u00faltimo, en la tercera fase, analizan el patr\u00f3n de movilidad de cada persona detectada como hospitalizada durante las dos semanas anteriores a su d\u00eda de hospitalizaci\u00f3n. Con esta informaci\u00f3n, obtienen mapas de riesgo din\u00e1micos y detallados<\/strong> que cambian a lo largo del tiempo y, por tanto, captan con mayor precisi\u00f3n la distribuci\u00f3n, la evoluci\u00f3n y la intensidad de la enfermedad.<\/p>\n

En comparaci\u00f3n con los mapas basados en el censo, sus mapas de riesgo indican que las zonas de mayor riesgo no son necesariamente las m\u00e1s densamente pobladas y pueden cambiar de un d\u00eda para otro<\/strong>. Adem\u00e1s, han observado que las personas hospitalizadas tienden a tener una mayor movilidad media que las no hospitalizadas.<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Elisa Cabana subraya que el resultado m\u00e1s relevante de su investigaci\u00f3n son precisamente los mapas de riesgo, ya que no solo permiten analizar visualmente la evoluci\u00f3n de una epidemia, sino que pueden ser muy beneficiosos para diferentes sectores de la sociedad. \u201cA nivel individual, representar cada \u00e1rea con un color m\u00e1s o menos intenso, que pueda variar en el tiempo, en dependencia de una medida de riesgo, es \u00fatil porque puede ayudar a las personas a tomar medidas de protecci\u00f3n adicionales, en cada momento y lugar. Para los equipos de emergencia y los responsables de la toma de decisiones ayudar\u00eda a evaluar el nivel de estr\u00e9s en el sistema de salud<\/strong>, as\u00ed como la severidad y la intensidad de propagaci\u00f3n, y las ventajas o desventajas de ciertas decisiones (uso de mascarilla, cuarentena, vacunaci\u00f3n). En general, la informaci\u00f3n espacio-temporal extra\u00edda de los datos de la red m\u00f3vil, y las herramientas que desarrollemos con esa informaci\u00f3n, pueden beneficiar tanto a las personas a nivel individual, como a las pol\u00edticas y decisiones importantes que se est\u00e9n desarrollando contra las epidemias existentes y futuras\u201d, concluye.<\/p>\n

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