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Investigadores de Nueva York se apresuran a capturar un mapa de datos en 3D de los ‘vectores de superficie’ de COVID-19

Investigadores de Nueva York se apresuran a capturar un mapa de datos en 3D de los ‘vectores de superficie’ de COVID-19

Crédito: Aidan Falter/Escuela de Ingeniería Tandon de la NYU

Investigadores de la Universidad de Nueva York están en el campo capturando datos tridimensionales muy detallados sobre los movimientos y comportamientos humanos, particularmente alrededor de las instalaciones médicas, los sistemas de transporte público y los servicios esenciales para documentar el complejo panorama de los «vectores de superficie» y, por lo tanto, las oportunidades para la transmisión de COVID-19.

Trabajando bajo una subvención de investigación de respuesta rápida (RAPID) de la Fundación Nacional de Ciencias para propuestas con gran urgencia, el equipo de la Escuela de Ingeniería Tandon de la NYU y la Escuela de Salud Global de la NYU está avanzando en el análisis epidemiológico más allá del concepto bidimensional que ha estado en uso desde 1854, cuando John Snow mapeó por primera vez los casos de cólera para identificar pozos contaminados específicos como las fuentes de infección de un brote local grave en Londres.

Documentación y mapeo rápidos y repetidos de las condiciones actuales en torno a los servicios médicos y de transporte Las instalaciones permitirán investigar la implementación de las normas de distanciamiento social y predecir los patrones de exposición y transmisión en el futuro, explicaron los profesores. La investigadora principal del proyecto es Debra Laefer, profesora de ingeniería civil y urbana en NYU Tandon, quien también se desempeña como profesora de informática urbana y directora de ciencia ciudadana en su Centro para la Ciencia y el Progreso Urbano (CUSP), y la co- El líder del proyecto es Thomas Kirchner, director del laboratorio de salud móvil de la NYU y profesor asistente de ciencias sociales y del comportamiento en la Escuela de Salud Pública Global.

Este estudio, primero en su tipo, también sentar las bases para construir modelos de aprendizaje automático para acelerar el análisis de cómo se propaga un virus en áreas urbanas, no solo en Nueva York, sino en todo Estados Unidos y más allá. Por ejemplo, el proyecto es pionero en una nueva forma de pensar y documentar las ubicaciones de transmisión. Este tipo de documentación y modelado podría aplicarse fácilmente a aeropuertos, tiendas de comestibles y parques infantiles, en cualquier lugar donde vengan grandes grupos de personas, toquen cosas y se vayan.

«Ha habido numerosos ejemplos destacados y documentados de enfermedades que se propagan a través de tres dimensiones, incluida la enfermedad del legionario a través de los sistemas de agua y la gripe aviar a través de los conductos de ventilación», explicó Laefer. «Nuestros investigadores observan personalmente a los pacientes y al personal del hospital cuando salen de las instalaciones médicas, para ver qué tocan y hacia dónde van. Los datos que recopilamos serán la base para generar vectores de superficie en 3D para informar nuevos modelos críticos de transmisión de enfermedades que pueden mejorar radicalmente la toma de decisiones, la intervención y la comunicación de riesgos de salud pública, que obviamente deben ser lo más expeditos y efectivos posible, particularmente en situaciones como una pandemia global».

Los investigadores están compilando 500 horas de interacciones geoespaciales individuales con el entorno construido, incluido el sistema de metro de la ciudad de Nueva York, para identificar las ubicaciones probables de contaminación potencial y la probabilidad de que esas ubicaciones sean puntos de transmisión de enfermedades. Dichos datos hiperlocales son esenciales para contener y erradicar el COVID-19, así como futuras amenazas. Llaman al proyecto DETER, para desarrollar mecanismos de epidemiología en tres dimensiones para mejorar la respuesta.

«Tenemos la intención de poner nuestros datos a disposición de la comunidad para el modelado probabilístico y la optimización de los esfuerzos municipales de contención y mitigación», dijo Kirchner. «Gracias a la financiación de NSF RAPID, podremos documentar la implementación de las restricciones de la orden ejecutiva de PAUSA del gobernador de Nueva York, Andrew Cuomo, y luego observar con el tiempo cualquier resurgimiento del virus después de una esperada pausa de verano, como ahora lo predijeron tanto las fuerzas armadas de EE. UU. y la Organización Mundial de la Salud».

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Las medidas combinadas de distanciamiento social resultan eficaces para reducir la propagación de la COVID-19: investigación proporcionada por la Escuela de Ingeniería Tandon de la NYU Cita: Investigadores de Nueva York se apresuran a capturar datos en 3D mapa de ‘vectores de superficie’ de COVID-19 (2020, 1 de abril) recuperado el 31 de agosto de 2022 de https://medicalxpress.com/news/2020-04-york-capture-d-covid-surface.html Este documento está sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigación privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona únicamente con fines informativos.