Ingenieros de Tecnun, la Escuela de Ingeniería de la Universidad de Navarra, han desarrollado un algoritmo para evitar confinamientos geográficos innecesarios y agrupar a los individuos según sus contactos sociales y el nivel de riesgo de enfermedad grave por COVID-19. El trabajo, publicado recientemente en la revista Access del IEEE (Institute of Electrical and Electronics Engineers), una revista científica de referencia sobre el avance de la tecnología, se apoya en que la posibilidad de contagio está relacionada con los contactos sociales de los individuos, que debido a la movilidad geográfica, no tienen necesariamente que ver con la zona geográfica de residencia.
«Se confinan países, comunidades autónomas o ciudades enteras en base a un promedio de casos entre los habitantes y esto supone un freno a todas las actividades económicas. En lugar de confinar regiones geográficas enteras, el algoritmo permite que las medidas de control de la pandemia afecten, según el riesgo de enfermedad grave que tengan, a grupos de personas que han tenido contacto entre ellos, reduciendo así los daños sociales y económicos», ha apuntado Xabier Insausti, uno de los investigadores del grupo de Principios Matemáticos de Tecnun que ha liderado el trabajo.
El algoritmo agrupa los individuos de acuerdo con la información disponible en el momento de su ejecución permitiendo el control adaptativo de la pandemia. «Los contactos sociales cambian continuamente sin ni siquiera ser conscientes de ello y el nivel de riesgo de enfermedad grave también cambia con el progreso de la vacunación», ha matizado la investigadora de Tecnun, Marta de Zárraga.
Privacidad de los datos
Asimismo, y a diferencia de otras aplicaciones que no han tenido éxito como 'Radar Covid', se mantiene la privacidad de los datos de los usuarios. «La preocupación por la privacidad ha sido el mayor freno a la hora de instalar aplicaciones de control de la pandemia. En el caso de nuestro algoritmo, se ha conseguido que no sea necesario almacenar datos en ningún sitio ni compartirlos a nivel global. Lo único que conoce cada individuo es la situación epidemiológica del grupo al que pertenece y esto le permite tomar las medidas de prevención o distanciamiento social que le correspondan», ha apuntado Carolina Nolasco, alumna de 4º de Ingeniería en Sistemas de Telecomunicación de Tecnun y coautora del trabajo. Para evitar confinamientos geográficos empleando este algoritmo, a día de hoy sólo quedaría desarrollar la aplicación para teléfonos móviles y que los gobiernos mostraran interés en su puesta en marcha, ha informado la Universidad de Navarra en una nota.
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