Anticiparse a los picos de la pandemia para planificar de la forma más eficiente posible los recursos humanos y materiales y evitar el colapso sanitario. Este es el principal objetivo del proyecto Modelos de predicción del comportamiento epidemiológico de la enfermedad Covid-19 con aplicación a la gestión de recursos en tiempo real en el que trabajan investigadores del Instituto Universitario de Sistemas Inteligentes y Aplicaciones Numéricas en Ingeniería (SIANI) de la Universidad de Las Palmas de Gran Canaria. Consiste en el desarrollo de herramientas matemáticas e informáticas para la predicción en tiempo real de la evolución del número de afectados por la pandemia de la Covid-19 según sus diferentes categorías y grado de alcance: contagios, fallecidos, hospitalizados, ingresos en UCI y altas médicas.
“Investigamos sobre la predicción del comportamiento de los casos de la enfermedad Covid-19, y además de predecir cuantos contagios van a producirse diariamente, al cabo de una semana o un mes, también los modelos en los que estamos trabajando permiten predecir cuantos fallecimientos se van a producir diariamente, así como los ingresos hospitalarios, tanto en planta como en las unidades de cuidados intensivos (UCI) en cualquier lugar del mundo”, indicó Domingo Benítez, investigador principal del citado proyecto, que ha obtenido unos 5.700 euros en la convocatoria del Vicerrectorado de Investigación, Innovación y Transferencia de la ULPGC para financiar la investigación sobre la Covid-19.
El objetivo final de esta iniciativa, en la que participan 12 investigadores pertenecientes a cuatro divisiones científicas del instituto SIANI de la Universidad de Las Palmas -además de contar con la colaboración externa del profesor Luis Farragut de la Universidad de Salamanca-, es ayudar a la planificación de los recursos, tanto humanos como materiales, necesarios para afrontar la pandemia sanitaria de la Covid-19.
“Nuestro trabajo es matemático e informático y consiste en construir ecuaciones matemáticas, de forma tal que se pueda introducir en un programa de ordenador, y éste pueda ser utilizado por cualquier persona, independientemente de que tenga o no conocimiento real de modelos matemático”, apuntó el catedrático de la ULPGC, Domingo Benítez, cuya labor investigadora se centra en el desarrollo de modelos de predicción, tanto epidemiológicos como de prestaciones de los computadores que ha estado desarrollando durante los últimos 20 años.
El producto final será un programa de ordenador que pueda ser utilizado por los gestores de los recursos, tanto a nivel político como sanitario, y de gestión de proveedores de material sanitario para los hospitales y otros centros sanitarios. “Nuestro grano de arena es anticiparnos a cualquier tipo de contingencia que produzca una saturación en los servicios sanitarios y prever lo que pueda ocurrir con la enfermedad Covid-19”, subrayó el investigador.
Respecto a otros modelos predictivos, este proyecto presenta como novedad que va más allá de del número de contagios, ampliando el abanico de información real del problema, de cara a prevenir una posible saturación de los servicios sanitarios, en particular los hospitalarios. “Nuestro modelo, además de predecir la cifra de contagiados, anticipa también el número de ingresos hospitalarios, en planta y en la UCI o incluso de fallecimientos, ya que la gran mayoría de los modelos Covid-19 no predicen el número de muertes por la infección”.
El profesor Benítez también señala como novedad que se incluye en las predicciones sobre la asistencia hospitalaria, tanto los ingresos como las altas médicas. “Todo esto ayuda a resolver un gran problema, y es la posibilidad de que los recursos se saturen. El conocer cuantas personas se han contagiado es una información importante pero el mayor problema está cuando hay recursos limitados -humanos y materiales-, y se producen más casos de los que se puedan atender”.
El sistema está actualmente en prueba, y ya han publicado resultados en la revista científica internacional Mathematica, en su número especial Modelos Matemáticos en Epidemiología con el título: A Phenomenological Epidemic Model Based On the Spatio-Temporal Evolution of a Gaussian Probability Density Function.
“Ya hemos conseguido validadar el modelo matemático, y nuestras previsiones apuntan a que en el mes de marzo, esta nueva herramienta predictiva ya pueda estar disponible para ser utilizada por las personas interesadas”, concluyó Domingo Benítez.
Doce iniciativas de I+D+i para frenar el virus
El vicerrectorado de Investigación, Innovación y Transferencia de la Universidad de Las Palmas de Gran Canaria, que dirige José Pablo Suárez, lazó a mediados del pasado mes de junio una convocatoria financiada con 90.000 euros, para impulsar la investigación sobre la Covid-19 en la ULPGC. Respondieron a la misma 27 grupos de investigación, y finalmente se seleccionaron 12 proyectos, cuyo plazo de ejecución es de siete meses -entre el 1 de septiembre al 31 de marzo de 2021-, ya que el objetivo principal de esta iniciativa es el de aportar, desde la ULPGC, soluciones a problemas suscitados por la pandemia por el coronavirus SARS-CoV-2 en el menor tiempo posible. “Los proyectos deben ser adecuados a la situación de urgencia y, por tanto, deben permitir una implementación y puesta en marcha inmediata, con resultados concretos, tempranos y aplicables a la situación actual”, señalan entre los requisitos. La convocatoria, que se ha otorgado en régimen de concurrencia competitiva, conforme a los principios de publicidad, transparencia, igualdad y no discriminación, está cofinanciada por la Fundación CajaCanarias y la Fundación La Caixa. El importe concedido a cada proyecto para su financiación oscila entre 5.727 y 11.250 euros.
