Los síntomas, los contactos estrechos y la ubicación son algunos de los datos que se recopilan desde hace un año a partir de las llamadas recibidas al 148, la línea telefónica habilitada por el Gobierno para comunicarse en caso de presentar algún malestar compatible con el coronavirus.
Esa información fue la base que utilizó un equipo interdisciplinario de la Universidad Nacional de San Martín (UNSaM) para crear una herramienta que permite predecir la curva de contagios antes de tener los reportes elaborados en base a los testeos físicos.
“Toda esta información se utilizó para aprender el patrón que relaciona las llamadas telefónicas con los casos reportados días después. De modo tal que actualmente, con sólo tener las llamadas telefónicas, ya contamos con una estimación muy temprana de cuántos casos habrá en cada zona del Gran Buenos Aires y ciudades de la provincia donde se utiliza la Línea 148 para acceder al sistema de salud”, explicó Ezequiel Álvarez, investigador del Conicet y líder del equipo interdisciplinario de la Universidad Nacional de San Martín (UNSaM).
La herramienta, que ya resulta clave para la gestión de la pandemia, permite a través de un algoritmo alertar sobre los brotes de casos de coronavirus. Esto lo consigue a partir del análisis de los llamados telefónicos al 148, con hasta cinco días de anticipación respecto de la curva de casos confirmados por laboratorio.
Este desarrollo ha demostrado ser tan innovador que traspasó las fronteras de la Argentina. Open Science, la prestigiosa revista científica de la Royal Society inglesa, publicó en su última edición el artículo “Estimating COVID-19 cases and outbreaks on-stream through phone calls” (Estimación de casos de Covid-19 y brotes en directo a partir de llamados telefónicos) firmado por Álvarez y varios funcionarios del Ministerio de Salud de la Provincia de Buenos Aires.
¿Cómo funciona?
El sistema consiste en un tablero digital (al que sólo accede personal autorizado) que contiene la información en vivo de la estimación de casos en el Gran Buenos Aires, dividida en hexágonos de 18 manzanas. El programa arroja una alarma si hay áreas que crecen muy rápido o detecta varias vecinas creciendo en simultáneo, lo que indica que allí hay un brote.
También tiene una estimación a “grandes escalas”, que describe la pandemia día a día, pero de manera global. Esto es muy útil para definir medidas de salud pública o analizar su éxito a pocos días de haberlas implementado; o si el Gobierno tiene que esperar algunas semanas para verificar su funcionamiento. Esto es así no sólo porque el sistema es de actualización en tiempo real, sino también porque no tiene ninguna distorsión si se lo compara con el hisopado.
Es que el hisopado muchas veces arroja resultados de días diferentes sumados, puede ser de hace tres días o cinco, lo que no permite apreciar bien los cambios y eso hace que la curva no sea tan precisa.
“El algoritmo permite automatizar el procesamiento de grandes volúmenes de información, disminuyendo la acumulación de errores humanos. Llegó a procesar 20.000 llamados por día, pero tiene la capacidad de procesar millones. La clave es que establece un método para distinguir un conjunto estable de llamadas, de otro conjunto ocasionado por un crecimiento abrupto de los casos. Esta estrategia nos permite estimar los casos de Covid-19 casi con la misma efectividad que los tests de laboratorio, pero con dos diferencias: esta información está disponible antes y no se refiere a casos individuales, sino a grupos”, explica Álvarez.
Herramienta de gestión
El Ministerio de Salud de la Provincia de Buenos Aires utiliza este método con dos objetivos principales. El primero es hacer un seguimiento general de la pandemia a nivel global y determinar si los casos suben, bajan o se mantienen estables, aproximadamente cinco días antes de que esto se vea reflejado en los reportes diarios.
Y el otro objetivo es detectar rápidamente brotes de coronavirus en algún barrio específico, a fin de “activar protocolos preventivos para controlar el brote antes de que se disemine”, explica el científico del Conicet en una nota publicada en La Nación.
Los días de detección temprana son de vital importancia, si se tiene en cuenta que el Covid-19 tiene períodos de incubación relativamente largos y elevada contagiosidad. Por eso, no es lo mismo aislar a las personas infectadas cinco días antes o cinco días después del primer síntoma. “Además, la precisión es muy alta. En términos estadísticos, nuestro desarrollo tiene un parámetro de ajuste R de 0,92. Esta variable es fundamental, porque mide la efectividad de la hipótesis. Como referencia, 0.7 es aceptable y 1 lo máximo”, señala el experto.
Actualmente este sistema se está utilizando para mitigar los efectos de la potencial ola de contagios que llegaría en algunas semanas o meses. “Necesitamos estar con todo el sistema funcionando a la perfección para detectar, identificar, entender y controlar cada brote que surja en los próximos meses”, aclara el científico de la UNSaM.
