Al modelar COVID-19 localmente, los expertos en informática se enfocan en la reapertura de la comunidad
Este gráfico en el censo de pacientes del hospital en el condado de Erie para COVID-19 demuestra qué tan cerca los datos (en azul) siguieron las predicciones (en dorado) de la biomédica de la UB investigadores en informática. Crédito: Universidad de Buffalo
En unos pocos meses, un equipo interdisciplinario de investigadores de la Universidad de Buffalo ha reorientado su enfoque de actividades académicas para modelar la transmisión local de casos de COVID-19. Ahora, con la disminución de la primera ola de casos, están dirigiendo su atención a modelar los efectos de la reapertura de la economía local.
Su primera experiencia con los modelos ha seguido siendo instructiva. A medida que refinaron sus primeros modelos, que luego se presentaron a los proveedores locales y al Departamento de Salud del Condado de Erie (DOH), comenzaron a darse cuenta de que los temores iniciales de que los hospitales locales podrían verse abrumados por los casos de COVID-19 no se harían realidad.
«Tuvimos suerte en el hecho de que no teníamos tantos casos como los de la ciudad de Nueva York cuando el condado de Erie cerró negocios y escuelas», dijo Gabriel Anaya, MD, miembro de informática clínica en el Departamento de Informática Biomédica de la Facultad de Medicina y Ciencias Biomédicas Jacobs de la UB. Anaya y Sarah G. Mullin, estudiante de doctorado en informática biomédica, están desempeñando un papel crucial en el desarrollo de los modelos. «Eso tuvo un gran efecto en nosotros, una gran ventaja en el condado de Erie».
«Somos muy afortunados de vivir en un lugar donde estamos pasando por fases», coincidió Mullin. «Hemos estado en un estado de mitigación del gobierno desde casi el comienzo de la pandemia en el condado».
Peter L. Elkin, MD, presidente del Departamento de Informática Biomédica, que supervisa Mullins y Anaya agregó: «Las medidas de autocuarentena y distanciamiento social que tomamos significaron que solo tuvimos alrededor del 40% de las hospitalizaciones y muertes que hubiéramos tenido de otra manera. Pero esa ventaja también muestra la desventaja de lo que sucederá si reabrimos demasiado rápido. «
Modelando intervenciones
Anaya y Mullin están modelando cómo diferentes intervenciones afectarán la propagación local del virus.
«Sabemos que si la mitad de la población usa cubrebocas podemos mitigar el aumento de casos», dijo Anaya. «Pero depende de qué tan consistente sea la gente con el uso de mascarillas».
Las estadísticas que están incorporando en sus modelos reflejarán las realidades cambiantes sobre el terreno, como la reducción del distanciamiento social. Eso, a su vez, les permite brindar información más precisa a los hospitales y al DOH, que luego se usará para desarrollar políticas.
Como hizo el equipo antes, cuando los casos y las hospitalizaciones aumentaron localmente, volverán a buscar en otros países que ya han comenzado a reabrir sus economías para ver lo que podría estar reservado para el condado de Erie.
«Por ejemplo, Corea del Sur tuvo otro pico en los casos, por lo que estamos viendo cómo lo manejan para informar cómo podríamos lidiar con un aumento futuro en los casos a medida que volvamos a abrir», dijo Mullin. «Es este consumo continuo de información que luego incorporamos a nuestros modelos. Eso probablemente continuará hasta que tengamos una vacuna o un fármaco».
Datos reales
Según Elkin, un La ventaja clave de los modelos que han desarrollado Mullin, Anaya y sus colegas es que los modelos incluyen no solo la curva predicha de casos u hospitalizaciones, sino también el distanciamiento social, las personas infectadas pero asintomáticas y las personas transferidas a la UCI. Comprender las características de la pandemia conduce a una mayor precisión predictiva de los modelos. Por ejemplo, dijo, el gráfico anterior demuestra qué tan cerca los datos (en azul) siguieron su predicción (en dorado).
Muestra qué tan bien coincidió nuestra curva pronosticada con lo que sucedió», dijo.
El intenso esfuerzo para poner a todos manos a la obra comenzó con un simple correo electrónico entre Anaya y Mullin a principios de marzo. «¿Qué tan ocupado estás?», era la pregunta urgente.
Mullin respondió: «Bueno, Gabe, sabes que estoy ocupado. Pero estamos en una pandemia. Hágame saber lo que necesita».
En cuestión de horas, Elkin había redistribuido parte del trabajo de Mullin para que ella y Anaya pudieran comenzar a colaborar para desarrollar y adaptar los modelos epidemiológicos existentes a la epidemia local de COVID-19.
La colaboración entre Anaya y Mullin ha seguido siendo productiva, con la experiencia de Mullin en el uso de la ontología, el estudio de la organización y categorización del conocimiento, para proporcionar análisis predictivos más precisos que complementan la experiencia de Anaya en informática clínica, que aprovecha los datos de atención médica. de hospitales con nuevas técnicas para mejorar la prestación de atención médica.
Ese simple intercambio se convirtió en una amplia colaboración que continúa hasta el presente, con investigadores de todo el departamento, la Escuela Jacobs y la Escuela de Salud Pública y Profesiones de la salud. Todos están trabajando para recopilar y analizar datos para reflejar y pronosticar cómo se desarrollará la epidemia local de COVID-19.
«Nunca esperábamos que nos necesitaran hasta este punto», A dijo naya.
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Siga las últimas noticias sobre el brote de coronavirus (COVID-19) Proporcionado por la Universidad de Buffalo Cita: Al modelar COVID-19 localmente, los expertos en informática se centran en la reapertura de la comunidad ( 2020, 4 de junio) recuperado el 31 de agosto de 2022 de https://medicalxpress.com/news/2020-06-covid-locally-informatics-experts-focus.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.