El científico argentino Ezequiel Álvarez diseñó un sistema de acumulación de datos que sirve para prevenir futuros brotes de covid-19 y anticiparse a picos de contagios, generando la posibilidad de que las autoridades apliquen medidas sanitarias antes de que sea demasiado tarde, sin la necesidad de aguardar resultados de testeos, mientras el país sudamericano afronta la segunda ola de infecciones y el sistema de atención está al borde de la saturación.
Este algoritmo ya se usa en varias jurisdicciones de la Provincia de Buenos Aires, el territorio más poblado de Argentina, con al menos 17 millones de habitantes. Pero, ¿qué es un algoritmo?: "Es un método, una forma de hacer una cuenta", simplifica el miembro del Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET). En otras palabras, se trata de un mecanismo de inteligencia artificial que funciona registrando la cantidad de llamadas telefónicas de vecinos que avisan sobre la aparición de síntomas, considerando la densidad poblacional.
Para efectuar una respuesta automatizada, la herramienta de Álvarez acumula información de semanas anteriores, en cuanto a contagios confirmados con respecto a los llamados concretados. Es decir, con 'X' avisos por posibles síntomas, suele haber 'Y' infecciones confirmadas en una zona puntual, porque cada lugar tiene sus particularidades. Así, el algoritmo incorpora esa información previa para determinar que, si se produce cierta cantidad de llamados, significa que habría otro número estimado de casos positivos. Esto significa que si aumentan considerablemente las consultas telefónicas, se encienden las alertas y el Gobierno provincial puede actuar con políticas concretas, incluso antes de confirmar los casos sospechosos por laboratorio.
Aquella implementación, llamada Alerta Brote Temprano 148 –en alusión al número telefónico dispuesto por las autoridades locales–, no determina qué personas puntuales tienen covid-19, ya que para ello se requiere una confirmación fehaciente mediante un testeo. Sin embargo, sirve para desarrollar políticas territoriales en zonas específicas, como por ejemplo endurecer las restricciones a la circulación o eliminar la actividad comercial, y así bajar la circulación del coronavirus. Para llevarlo a cabo, el mapa está dividido en hexágonos.
La idea de este experto de la Universidad Nacional de San Martín (UNSAM) cobra vital importancia porque en la provincia se solicita aguardar 72 horas con síntomas antes de ir a hacerse un testeo, sumado a la demora para saber cómo salió el examen. En cambio, este sistema arroja cifras diarias y a las 21:30 (hora argentina) de cada jornada brinda un número estimado de posibles contagios. Además, sirve para determinar de forma rápida si una medida sanitaria tiene los resultados esperados.
Es decir, si se liberan actividades en una jurisdicción, y repentinamente aumentan los llamados, se podría dar marcha atrás para prevenir un posible colapso hospitalario. Esto es algo muy distinto a lo que ocurre en gran parte de Argentina y la capital, donde se suelen aguardar unos diez días o más para ver los impactos de una decisión política, basados en el conteo formal de contagios. En un contexto tan cambiante, tener datos anticipados puede ser clave para adoptar buenas determinaciones, y reducir el número de fallecimientos.
El sistema alertó la segunda ola varias semanas antes de que se tomaran medidas
Las Intendencias y el Gobierno de la Provincia de Buenos Aires observan con detenimiento este algoritmo, y lograron anticiparse a muchos brotes antes de que los contagios aparecieran en los reportes oficiales. Igualmente, más allá de las ecuaciones de Álvarez, varios hospitales de las zonas linderas a la capital argentina ya están saturados, porque su capacidad era muy acotada. Es que, en los últimos días ese país del Cono Sur batió sus récords de contagios diarios, marcando los picos más altos desde el inicio de la pandemia.
Así, la administración de Alberto Fernández confirmaba el 6 de abril la llegada de la segunda ola, el 9 se aplicaban leves restricciones a la circulación y el último viernes aumentaron las limitaciones para el Área Metropolitana de Buenos Aires (AMBA) –la capital y alrededores–: no se puede circular después de las 20 y se prohibió la presencialidad en la educación, entre otras medidas. Igualmente, en la provincia se sabía hace varias semanas que el panorama se iba a complicar: "El 12 y 13 de marzo ya lo estábamos charlando con el ministro de Salud provincial, y se tomaron algunas medidas. El 15 ya estaba clarísimo que se venía un tsunami. Nuestro indicador estaba creciendo muchísimo", repasa el especialista. Sin embargo, en medio de negociaciones y cortocircuitos entre el oficialismo y la oposición, sumado a la crisis económica, el Ejecutivo nacional se demoró casi un mes en endurecer las restricciones en la zona.
Por otro lado, el entrevistado también calculó cuántas vidas se pueden salvar gracias a las matemáticas: "Esto no se ve en las noticias, pero hace disminuir infecciones. Y cada 30 casos que prevenís, evitás una muerte", estima. El margen de error de este sistema es casi nulo, pero igualmente Álvarez aclara que no sirve para hacer premoniciones sobre el comportamiento del virus: "No es una predicción, es una estimación temprana. El covid no se puede predecir, nadie pudo predecir jamás cómo avanza una curva, porque depende de cómo actúa la gente".
Como antecedente a esta herramienta, hace unos años la aplicación Google Flu Trends hacía algo parecido: contabilizaba las búsquedas de usuarios sobre síntomas gripales para estudiar el avance de la enfermedad. "Si lo volviesen a hacer con el covid, sería útil", opina el científico.
Podría imitarse en otras partes de Latinoamérica
El Alerta Brote Temprano 148 "es súper sensible", describe el académico. "A tal punto, que no solo vemos cambios en la primera derivada, si los contagios bajan o suben, también lo vemos en la segunda, es decir, si crecen más lento o más rápido". En efecto, si aumentan los casos pero empiezan a hacerlo de modo más lento, "hay algo que está funcionando bien". De hecho, este algoritmo es tan cautivador que, mediante un posible financiamiento de la Corporación Andina de Fomento (CAF), un banco de desarrollo de América Latina, surgió la posibilidad de replicar la idea en otros países de la región, mediante el programa Ciudades Inteligentes. Igualmente, resta por ver cómo avanza el proyecto mientras la entidad atraviesa un cambio de autoridades.
"Yo hago ciencia súper básica, cosas que no tienen ninguna aplicación a primera vista en las personas, solo por conocimiento, para entender el universo. Sin embargo, tener gente que usa herramientas muy nuevas que no manejan otros, ante lo imprevisible, te sirve. En este caso, ayudó tener gente que estaba trabajando con inteligencia artificial y el manejo de datos", señala Álvarez. Al mismo tiempo, agrega: "La ciencia está en la parte más baja de la pirámide social, porque en principio no tiene una visibilidad inmediata, como un ingeniero que hace puentes o un físico que diseña microchips. Pero, siempre hay contribución de la comunidad científica a la sociedad". Así, casi desde el anonimato, los científicos toman un rol protagónico cuando el mundo se llena de preguntas, como en una pandemia: "Esto parte de lo inesperado".