INTEC desarrolla modelo predictivo y de gestión de riesgo del Covid-19

INTEC desarrolla modelo predictivo y de gestión de riesgo del Covid-19

INTEC desarrolla modelo predictivo y de gestión de riesgo del Covid-19

Boanerges Domínguez

SANTO DOMINGO.–El Instituto Tecnológico de Santo Domingo (INTEC) desarrolla, junto al Banco Interamericano de Desarrollo (BID), un modelo predictivo y de gestión de riesgo del COVID-19 en República Dominicana que medirá diariamente las tendencias de la curva de incidencia (contagio) y las redes de contagio nacional (por instancias geográficas) para retroalimentar las políticas públicas de control epidemiológico.

La iniciativa fue presentada durante el simposio internacional virtual “Investigación y soluciones científicas en tiempos de crisis COVID-19 y más allá: seguridad alimentaria, salud, educación, medio ambiente y economía”, organizado por el Ministerio de Educación Superior, Ciencia y Tecnología (MESCyT).

La presentación estuvo a cargo del profesor investigador del INTEC Renato González, líder del proyecto y especialista en ciencia de datos, quien explicó que la propuesta es un modelo dinámico situacional que contiene tres componentes predictivos y de gestión de riesgo del COVID-19.

El especialista precisó que con la conjugación de “Machine Learning” y “Network Analysis” se diseñó un modelo micro-predictivo para detectar los brotes y cuantificar su impacto individual en la población geográficamente localizada (núcleo familiar, barrio o sector urbano y rural, centros de trabajo, centros comerciales, etc.) y de las condiciones demográficas, socioeconómicas y ambientales de los núcleos familiares afectados en todo el territorio nacional.

Igualmente, el proyecto contempla la incorporación de un modelo de diseño muestral para determinar la prevalencia del COVID-19 en la población e identificar los casos positivos existentes y su potencial incidencia (susceptibilidad) mediante un estudio de epidemiología de campo, con el objetivo de realizar la determinación de anticuerpos frente al virus (pruebas serológicas) combinadas con las pruebas PCR de detección de los casos positivos.

El catedrático  mencionó que utilizarán bases de datos de la Seguridad Social, del Sistema Único de Beneficiarios (SIUBEN), del Registro Civil, Demográfica y Cartográfica y de la Oficina Nacional de Estadísticas (ONE), entre otras, para crear una muestra representativa de la población dominicana por áreas geográficas (provincias, municipios, barrios, residenciales) grupos de alto riesgo (con comorbilidades: hipertensión, diabetes, cáncer, asma), edad y grupos vulnerables según las dimensiones de la desigualdad: sexo, nivel de educación, nivel socioeconómico, zona de residencia).

El equipo investigador del proyecto lo integran además los profesores Boanerges Domínguez y Felipe Llaugel, expertos en ciencias de datos, bioestadística y modelos predictivos, y los doctores Manuel Colomé y Eladio Pérez como especialistas técnicos en epidemiología.



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