Trabajo colaborativo | Investigadores U. de Chile participan en mesa de datos COVID-19 dirigida por el Ministerio de Ciencia

SANTIAGO – Disponer de información para investigación científica y clínica es uno de los principales desafíos del grupo constituido por científicos de las universidades de Chile y Católica, entre los que se encuentran investigadores del Centro de Modelamiento Matemático (CMM) y del Instituto Sistemas Complejos de Ingeniería (ISCI), de la Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas (FCFM); y de la Escuela de Salud Pública, de la Facultad de Medicina.

Hace una semana, a través de videollamada, se constituyó la mesa de datos COVID-19, liderada por el Ministerio de Ciencia, Tecnología, Conocimiento e Innovación, en la que participan el Centro de Modelamiento Matemático (CMM) de nuestra Facultad y el Instituto de Sistemas Complejos de la Ingeniería (ISCI), albergados en la FCFM.

El grupo, que ya comenzó a trabajar, tiene como objetivo disponibilizar los datos de contagio del SARS-COV-2 en Chile para fines académicos, de investigación, y para elaborar proyecciones precisas que permitan anticipar las distintas fases de la epidemia.

Parte de la Mesa Social COVID-19, el grupo es encabezado por el jefe del Equipo Futuro del Ministerio de Ciencia, Demián Arancibia. Su primera sesión contó con la presencia de la jefa del Departamento de Epidemiología del Ministerio de Salud, Johanna Acevedo; el jefe del Departamento de Estadísticas e Información de Salud, Carlos Sans; y con los especialistas en ciencia de datos Martín Ugarte y Marcelo Arenas, del Instituto Milenio Fundamentos de los Datos; Alejandro Maass, director del Centro de Modelamiento Matemático; Leonardo Basso, director del Instituto Sistemas Complejos de Ingeniería; Soraya Mora, del Centro Interdisciplinario de Neurociencia de Valparaíso; y Mauricio Canals, de la Escuela de Salud Pública de la U. de Chile.

Sus principales desafíos serán definir la mejor forma de poner a disposición los datos epidemiológicos, identificar nuevas variables para el levantamiento de datos útiles para la investigación científica, y, en base a ello, hacer recomendaciones para optimizar el actual sistema.

“Este levantamiento de datos le permite a la comunidad científica hacer modelos de proyección del avance de este virus. Para ello, esta mesa definirá cuáles son las variables complementarias a los datos que el Ministerio de Salud ya ha puesto a disposición de la ciudadanía, como es la diferenciación de los datos por comuna o la fecha de los primeros síntomas, claves para el análisis del avance de esta enfermedad en nuestra sociedad”, señaló el ministro de Ciencia, Andrés Couve.

Ingeniería aplicada para contener la crisis

Leonardo Basso, académico del Departamento de Ingeniería Civil de la FCFM (DIC) y director del ISCI, explicó que con los datos de la mesa se pueden crear mejores modelos de predicción y análisis de escenarios. “Lo que nosotros como ISCI queremos hacer es usar estos modelos de predicción para luego instalarnos al lado de los equipos médicos y de quienes tienen que tomar decisiones a nivel médico-operativo», indicó el especialista, agregando que el objetivo es «ayudarlos en las próximas semanas respecto de cómo viene la demanda de un hospital o grupo de hospitales para saber cuándo tienen que ir reconvirtiendo camas, o cuándo deben comenzar a derivar casos a hospitales que no son los que las personas usan regularmente».

Otro aspecto a abordar es la colaboración para que los recintos hospitalarios puedan definir «la mejor manera en la que deben estructurar los turnos de sus equipos médicos, de manera de tomar en cuenta que el staff se irá contagiando. La idea es proponer estrategias inteligentes y dinámicas, en cada recinto, de modo de mantener al máximo la capacidad de operar camas críticas”, señaló.

Entre los proyectos que realizarán los investigadores del ISCI, y en el que participan varias universidades del país, está uno liderado por Eduardo Álvarez, académico de la U. de Talca, con la unidad de hospitalización domiciliaria del Hospital San Juan para realizar una mejor programación de las visitas.

“Va a haber muchísima gente hospitalizada en casa con COVID positivo y diferentes equipos van a tener que visitarlas, porque se estima que se va a llenar la infraestructura y van a enviar pacientes de mediana complejidad a sus domicilios. La idea es tratar de hacer la mejor programación de los equipos médicos, controlando por riesgo de contagio”, explicó. Parte de la tarea consiste en utilizar telemedicina, lo que permitirá tomar los signos vitales para controlar el COVID-19 y enviar la información directamente a un médico remoto que pueda definir si el paciente está bien, disminuyendo el riesgo de infección y aumentando la eficiencia de la observación. Más proyectos de ingeniería aplicada están en evaluación y podrían ayudar a contener la emergencia.

Este tipo de proyectos trata sobre temas en los que el ISCI tiene conocimientos, ha generado desarrollos y es nuestra misión ponerlos en la práctica. Por eso nos pusimos al servicio de la autoridad inmediatamente», indicó el director del ISCI.

Como complementó el especialista, «con buenos modelos de predicción podemos alimentar estrategias de testeo que permitan disminuir el volumen sobre los hospitales. Prediciendo el volumen sobre los hospitales y ayudando a la agenda estamos manejando la oferta de infraestructura junto con la demanda de personal, y con la hospitalización domiciliaria ayudamos a descargar los hospitales. Queremos estar en el centro de la optimización de la capacidad del sistema, que es parte de lo que ha fracasado en otras partes”, señaló Basso.

Proyectando los posibles escenarios

En el Centro de Modelamiento Matemático (CMM), tres equipos trabajan con modelos para estimar la demanda de hospitalizaciones de alta complejidad a corto y mediano plazo.

El académico del Departamento de Ingeniería Matemática (DIM), Héctor Ramírez, y el académico de la Universidad Técnica Federico Santa María (USM), Pedro Gajardo, dirigen un grupo multidisciplinario de investigadores, de ambas universidades además de la U. del Desarrollo (UDD), para simular y estimar la demanda de hospitalización (normales y UCI) en la ciudad de Santiago. “Este estudio es replicable a otras ciudades, pero hemos querido empezar creando un modelo lo más robusto posible para esta ciudad antes de aplicarlo a otras o considerar otros efectos como el geográfico (interacción entre regiones)”, explicó el investigador.

Su equipo reporta resultados aproximadamente cada tres días al director del CMM, Alejandro Maass, quien informa a la mesa creada en el Ministerio de Ciencia, los que luego son utilizados por la Mesa Social COVID-19.

En sus análisis se utiliza tanto la literatura científica sobre el virus (tiempo incubación, letalidad según el estadio de la enfermedad, etc.), como datos o parámetros ajustados a la realidad chilena, obtenidos a partir de la información pública disponible.

Estamos simulando escenarios a distintos niveles de aislamiento. En nuestros modelos podemos solo hablar de factor de aislamiento a través de la reducción de la tasa de contacto, por ejemplo, sin aislamiento, con aislamiento leve, aislamiento fuerte, etc. Dependiendo de los valores que le demos a las tasas de contagio podrían indirectamente asociar estos escenarios con medidas como las que hemos visto en estos días. Estamos trabajando en dos líneas: hacer más clara esta relación (medidas en la realidad con ajuste de tasas de contacto) y simular el impacto de estrategias de mitigación como las que se están aplicando”, explicó Ramírez.

En el mismo centro, Juan Carlos Maureira dirige un equipo que trabaja en generar un “modelo de agentes” que considera toda la población interactuando en un gran “gimnasio”. Mientras Jaime San Martín trabaja en un modelo de difusión espacial a corto plazo y dependiente de datos reales.