Desenvolupen un sistema que ajudaria a establir el risc de contagi de COVID-19 a través del rastreig dels mòbils

DeteCCovid ha sigut desenvolupat per investigadors de la Universitat Politècnica de València, que el posen a la disposició de les autoritats sanitàries per a la gestió de la pandèmia.

Ajudaria a detectar a les persones que han estat pròximes a un usuari contagiat amb COVID-19 i classificaria el risc de contagi en funció de l’a prop que haja estat i del temps de contacte.

Investigadors de la Universitat Politècnica de València (UPV), pertanyents a l’Institut VRAIN, han desenvolupat DeteCCovid, una eina informàtica basada en un algorisme que, rastrejant els mòbils de forma totalment anonimizada, ajudaria a detectar a les persones que han estat pròximes a un usuari contagiat amb COVID-19 i classificaria el risc de contagi (molt alt, alt, etc.) en funció de l’a prop que haja estat i del temps de contacte. Es tracta d’un desenvolupament, a escala de laboratori, que els investigadors posen a la disposició de les autoritats sanitàries per a la gestió de la pandèmia.

“Els experts en salut pública afirmen que posar-se en contacte amb persones que poden haver estat exposades a un cas conegut de COVID-19 és un dels passos més importants per a contindre futurs brots. Però el com és complicat. El rastreig de contactes dels telèfons mòbils és una possible solució per a poder realitzar una detecció precoç de possibles contagis. I a això pretén contribuir DeteCCovid”, explica Vicent Botti, director del Grup de Tecnologia Informàtica i Intel·ligència Artificial (GTIIA) i de l’Institut VRAIN de la Universitat Politècnica de València. DeteCCovid s’ha incorporat a O-TOOL, una eina informàtica desenvolupada pel mateix equip d’investigadors de la UPV.

L’algorisme de DeteCCovid utilitza sèries de dades proporcionades des de diverses fonts: de manera col·laborativa i anònima mitjançant el GPS en una app que els ciutadans voluntaris poden instal·lar en el seu mòbil, i mitjançant dades, també anònims, proporcionats per operadores de telefonia mòbil. “Aquestes sèries de dades, consistents en parelles de coordenades+instant de temps, són emmagatzemats un màxim de 21 dies, temps suficient per a evitar el risc de contagi”, apunta Javier Palanca, investigador també del GTIIA-Institut VRAIN de la UPV.

Sobre el seu funcionament, els investigadors de la UPV expliquen que l’app de l’usuari enviaria cada minut, de manera segura, la seua posició a un núvol de l’Autoritat Sanitària. I, així, quan l’Autoritat Sanitària diagnostique un positiu en COVID-19, ho notificaria en DeteCCovid i obtindrà, com a resultat, els identificadors anònims de les persones que hagen compartit espai en un mateix interval temporal. Per a això, segons explica Javier Palanca, DeteCCovid utilitza una projecció tridimensional (espai, temps) i etiqueta a cada identificador anònim amb un risc de contagi a partir de la informació del lloc on es va produir i l’interval de temps (dia, hora, minuts) en què es va donar.

“La classificació d’un ciutadà com contagiat dependrà única i exclusivament de l’autoritat sanitària, que seria també la responsable de contactar, quan resulte adequat, amb les persones en risc de contagi i adoptar les estratègies de confinament o tests apropiades per a elles”, apunta Vicent Botti.

El director de l’Institut VRAIN-UPV assenyala que el sistema ha sigut testat, per a altres aplicacions, amb més de 2.000 milions de tuits geolocalizados durant els últims cinc anys. “Al no tindre accés a dades reals –això serà possible quan l’aplicació estiguera distribuïda a la població- hem emprat aqueixos tuits com a alternativa per a la validació. Els tuits representen dades reals de persones reals amb localitzacions reals i, per tant, permeten inferir el funcionament amb dades més massives com serien els de les apps o les teleoperadoras. Per això, una vegada validada, posem DeteCCovid a la disposició de les autoritats sanitàries, amb l’objectiu de contribuir al control i gestió d’aquesta pandèmia”, conclou Botti.

Comenta la notícia

This site uses User Verification plugin to reduce spam. See how your comment data is processed.