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CRISIS DEL CORONAVIRUS

Idean un sistema de rastreo de contagios del Covid a través del transporte público

El proyecto que dirige el investigador de la ULPGC Carmelo R. García contribuirá al control de la pandemia mediante el análisis de los datos de movilidad de la población

Idean un sistema de rastreo de contagios del Covid a través del transporte público

Contribuir al control de la pandemia por coronavirus mediante la creación de un sistema de rastreo de contagios, basado en el análisis de movilidad de la población en el transporte público en Canarias. Este es el objetivo del proyecto dirigido por Carmelo Rubén García Rodríguez, investigador del Instituto Universitario de Ciencias y Tecnologías Cibernéticas de la Universidad de Las Palmas de Gran Canaria, basado en técnicas de Minería de Datos, y que cuenta con colaboración de las empresas Global y Guaguas Municipales.

“Los transportes públicos son uno de los mayores escenarios de riesgo de contagio en una epidemia, pero también, debido al gran volumen de datos relevantes que pueden aportar, son una fuente de información de gran valor para el control de la propagación de enfermedades infecciosas como la Covid-19, que se transmite por contacto físico entre personas. De ahí el interés del desarrollo de recursos destinados al control epidemiológico, en el contexto específico del transporte público”, indicó el profesor García.

El proyecto, denominado Prop-Asist: Pro(pagación) de P(atógenos) en A(mbientes) de los Sis(temas) de T(ransporte): un método automático para la detección de contactos entre sus usuarios, ha obtenido 11.250 euros de financiación en la convocatoria de la ULPGC para la investigación sobre la Covid-19, impulsada por el Vicerrectorado de Investigación, Innovación y Transferencia.

Su finalidad es desarrollar un entorno para el análisis de la transmisión de enfermedades infecciosas en el seno de las infraestructuras de transporte público por carretera -el más usado en Canarias-tomando como datos de partida los de la base de datos de transporte de una operadora, principalmente los relacionados con la red y los servicios de transporte y los viajes que realizan.

“La idea del proyecto surge de la necesidad de analizar el papel que juegan los sistemas de transporte público en un contexto de pandemia, para el control epidemiológico. Todos hemos sido testigos de que cuando se toman medidas de restricción de movilidad, todo el mundo se cuestiona la eficacia de las mismas si se permite la movilidad de una zona restringida a otra no restringida, como la polémica que surgió en Madrid. En ese sentido, es importante el análisis, con datos objetivos, del impacto que tienen dichas medidas desde el punto de vista epidemiológico”.

En este sentido, el grupo de investigación compuesto por Gabino Padrón, Francisco Javier Alayón, Gabriele Salvatore de Blasio, Javier Jesús Sánchez, Agustín Sánchez y Alexis Quesada, están diseñando, bajo la coordinación de Carmelo Rubén García, un sistema que permita automáticamente descubrir y caracterizar, con información relevante de cara al control epidemiológico, los patrones de contacto social y de movilidad de una población.

“Por descubrimiento automático entendemos la identificación y el registro de eventos relevantes que se realizan a partir de los datos generados en los dispositivos desplegados en la red de transporte, sin la intervención humana. El registro de eventos hace referencia a viajes realizados y, como consecuencia de estos viajes, posibles contactos y aglomeraciones en la red de transporte. El registro de información relevante asociada a estos eventos se realizará incorporando información útil para el control epidemiológico como, por ejemplo: lugar en la red de transporte y duración del contacto, posible motivación del viaje...”.

Este trabajo se desarrolla dentro del campo de la Minería de Datos, que permite organizar y procesar una gran cantidad de registros de datos para hallar el origen y destino de los viajes y, a partir de este descubrimiento, su posterior tratamiento para obtener sus patrones, usando técnicas de agrupamiento y clasificación basadas en la Inteligencia Artificial”.

Ello contribuirá, por ejemplo, a la organización del conjunto de datos utilizado para desarrollar de una manera sistemática simulaciones de procesos de trazabilidad de posibles episodios de contagios en la red de transporte, así como generar distintas proyecciones que permitan ejecutar modelos de control epidemiológico a ciertas áreas geográficas, en periodos de tiempo específicos o a determinados aspectos de índole socioeconómico.

“Como resultado final, se dispondrá de un entorno en el que se podrán aplicar distintos modelos matemáticos de control epidemiológico sobre los patrones obtenidos, con el fin de evaluarlos numéricamente y obtener conocimiento relevante acerca del papel que juega la movilidad basada en un sistema de transporte público en la transmisión de una enfermedad infecciosa”, apuntó el investigador principal del proyecto, haciendo hincapié en que todo el tratamiento de datos se hará de forma anónima, atendiendo a la legislación vigente sobre protección de datos de carácter personal.

Dicha tecnología para el análisis de movilidad de la población a través del transporte público, también supondrá una herramienta importante para Salud Pública a la hora de coordinar una campaña de vacunación selectiva entre los colectivos de riesgo.Prop-Asist

Menor coste y más precisión


El proyecto Prop-Asist que dirige Carmelo R. García, propone un sistema para identificar los patrones de movilidad de la población de cara al control epidemiológico. Estudios similares a nivel internacional, utilizan como fuente de información datos recabados en encuestas, lo cual encarece en tiempo y recursos el proyecto, y los datos están condicionados por el periodo de tiempo en el que se realiza el sondeo. Problemas que no existen, con el sistema en el que trabaja el investigador de la ULPGC. | M. J. H.

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