Aquí Londres: una herramienta de simulación predice la segunda ola de COVID-19
Desde el inicio de la pandemia de COVID-19, la modelización matemática y las simulaciones por ordenador se han utilizado ampliamente a la hora de decidir las mejores estrategias para mitigar sus efectos. Los esfuerzos se han centrado en comprender la propagación del coronavirus y los efectos de las distintas intervenciones. Este es el objetivo del proyecto financiado con fondos europeos HiDALGO, que ha ayudado a un equipo de investigadores a desarrollar una simulación para predecir los efectos de las medidas de confinamiento local en los distritos de Londres. La simulación de código abierto del coronavirus ha pronosticado que es probable que una segunda ola de COVID-19 azote Londres en prácticamente todos los casos, pero también ha mostrado que el brote podría ser considerablemente menos grave que el primero. En una noticia de la Universidad Brunel de Londres, socia del proyecto HiDALGO, se afirma: «Los modeladores responsables de la simulación, que la han descrito como “pesimista”, determinaron que es probable que llegue una segunda ola de coronavirus, independientemente de las medidas que se adopten». Citado en la misma noticia, el doctor Derek Groen de la Universidad Brunel de Londres comenta: «Nuestras simulaciones permiten que las autoridades vean la repercusión de medidas como el cierre de un supermercado local o la modificación de las restricciones impuestas a las escuelas o empresas a nivel muy local».
Un brote prolongado
Los investigadores emplearon datos anonimizados proporcionados por el Servicio Nacional de Salud del Reino Unido para crear una previsión a ochenta días que abarque una «gama muy amplia de tipos de intervenciones locales», que van desde el cierre de los «pubs» hasta el confinamiento de hogares particulares para ayudar a las autoridades locales a planificar las medidas de confinamiento. Se han desarrollado simulaciones completas para varios distritos de Londres, como Brent, Ealing, Hillingdon y Harrow, y predicciones más básicas para Westminster, Kensington, Fulham y Chelsea. Se compararon varios supuestos en cada zona, como la ausencia de restricciones, un período de confinamiento prolongado y un confinamiento dinámico empleando una combinación de distintas medidas. Las tasas de infección se visualizaron en un mapa, empleando OpenStreetMaps, «lo cual permitió que los modeladores vieran dónde se desarrollan puntos calientes y cómo estos se desplazan a medida que la enfermedad se propaga por una población», según se explica en la noticia de la Universidad Brunel de Londres. El doctor Groen destaca los resultados muy diversos entre distritos y añade que el equipo «intenta comprender mejor a qué se debe». A lo que añade: «Los modelos muestran sin duda una segunda ola en casi todos los casos, aunque parece mucho menos pronunciada que la primera, pero podría ser más prolongada». La herramienta de simulación se basa en los hallazgos de publicaciones científicas actuales, pero los investigadores destacan que cualquiera que la utilice podría actualizar las hipótesis como lo infeccioso que es cada paciente y el número de personas que siguen las normas de distanciamiento físico. «Así, por ejemplo, en este momento no está del todo claro cuántas personas llevan mascarilla. Podemos introducir una cifra, por ejemplo un 20 % y, luego, ejecutar la simulación, pero si se quiere introducir una cifra diferente, simplemente se puede ejecutar más veces y cambiar el número», comenta el doctor Groen. Según la misma noticia, una autoridad local de la subregión de Londres Norte ya utiliza las simulaciones. El doctor Imran Mahmood, cocreador de las simulaciones declara: «Esperamos que otros puedan emplear los códigos y elaborar modelos de sus zonas locales… para hacerse una idea de cómo se propaga la COVID-19 en su comunidad local». El equipo del proyecto en curso HiDALGO (HPC and Big Data Technologies for Global Systems), que prestó su apoyo al simulador, se centra en el desarrollo de un marco de simulación para abordar retos mundiales en distintos campos como la sociología, la economía, la tecnología y la ecología que abarcan desde los flujos migratorios hasta la contaminación atmosférica. Para más información, consulte: sitio web del proyecto HiDALGO
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