Predijo el aumento de casos de COVID-19. Ahora, está ayudando a contener el brote

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Cuando India instituyó el confinamiento de más de mil millones de personas a fines de marzo, su tasa de infección por COVID-19 fue significativamente más baja que en EE. UU. y China. Pero a principios de mayo, cuando una nación cansada del encierro se preparaba para suavizar algunas de sus reglas, sus tasas de infección comenzaron a aumentar de manera constante. En la ciudad de Ahmedabad en el estado de Gujarat, Udit Bhatia vio venir esto, de hecho, su propio modelo lo predijo.

Udit Bhatia, un graduado de Northeastern que ahora enseña en el Instituto Indio de Tecnología Gandhinagar, ha liderado el desarrollo de un nuevo panel interactivo para ayudar a las autoridades indias a comprender la propagación de COVID-19 en tiempo real y pronosticar tasas de infección basadas en en múltiples variables y escenarios. Bhatia dice que el modelo desarrollado por su equipo de funcionarios de salud pública, incluidos médicos y epidemiólogos, y estudiantes «siempre decía que si levanta el bloqueo antes del 30 de mayo, los casos aumentarán exponencialmente en la ciudad de Ahmedabad».

Eso es precisamente lo que sucedió, y la ciudad figura como uno de los puntos críticos de COVID-19 de la India; Junto con la ciudad de Surat, representó el 75% de los casos de COVID-19 del estado de Gujarat en junio. Otras ciudades grandes y congestionadas, como Delhi y Mumbai, se han enfrentado a un fuerte aumento similar en el número, lo que ha llevado al regreso de políticas de distanciamiento físico más estrictas. Delhi ha restablecido las reglas de confinamiento después de flexibilizarlas, y estados enteros, incluidos Maharashtra y Tamil Nadu, han anunciado confinamientos prolongados hasta el 31 de julio.

A pesar de estas medidas, la atmósfera es marcadamente diferente a cuando se impuso el confinamiento por primera vez. . Las calles de Mumbai, inquietantemente silenciosas en marzo y abril, ahora son bulliciosas y están llenas de los sonidos familiares de bocinas. Muchas tiendas han reabierto en Mumbai, y las personas que pasaron tres meses sin cortarse el cabello están reservando citas o dando paseos antes del toque de queda de las 9 p.m. Los hoteles y restaurantes también están en proceso de reapertura, y las personas ahora se aventuran afuera con máscaras faciales para los servicios religiosos.

En todo el país, miles de hindúes visitaron los templos el 6 de julio para honrar a una de sus deidades, Lord Shiva y su esposa, la diosa Parvati, en un día considerado especialmente auspicioso. En Delhi, algunos templos estaban controlando la temperatura de cada persona antes de permitirles entrar. En otros, los sacerdotes limpiaban los ídolos con desinfectante para manos.

India tiene el tercer mayor número de casos en el mundo y, al igual que otras naciones, está tratando de contener el brote de coronavirus sin diezmar su población. economía propia. Las ventas de licor han sido una vía para recuperar los ingresos perdidos, pero una vez que las ventas comenzaron nuevamente después del primer cierre, miles de personas esperaron en filas de horas fuera de las tiendas. Los sitios de noticias presentaron historias y los canales de televisión emitieron imágenes extendidas de las filas de personas (casi en su totalidad hombres), que rodeaban las cuadras. En un esfuerzo por ahuyentar a las multitudes, los gobiernos locales comenzaron a agregar un «impuesto corona» a sus ventas; en Delhi, fue del 70%, en el estado de Andhra Pradesh, fue del 75%.

En este panorama complejo, las herramientas predictivas como el tablero de Bhatia se han vuelto aún más importantes, tanto para los funcionarios que intentan distribuir recursos limitados como para los ciudadanos que toman decisiones diarias, como qué ruta tomar para ir al trabajo.

Bhatia y su equipo eligieron Ahmedabad como caso de prueba para el tablero porque la ciudad está cerca de su campus y está densamente poblada. El tablero brinda al público, las partes interesadas y los funcionarios locales de la ciudad datos en tiempo real, así como predicciones granulares para una variedad de escenarios basados en entradas que incluyen datos actuales de COVID-19, modelos epidemiológicos, patrones de transporte, densidad de población, niveles de educación, y tasas de pruebas y cuarentena.

El éxito del modelo en Ahmedabad ha llevado a otras regiones tanto dentro de Gujarat como en todo el país a buscar apoyo también. Los investigadores del estado de Chhattisgarh se pusieron en contacto con Bhatia para colaborar en un tipo de panel similar para sus ciudades, y Bhatia espera trabajar con ciudades como Delhi una vez que haya datos más confiables disponibles.

El panel, que está respaldado por una patente estadounidense, ya brinda opciones para navegar en Ahmedabad que aplicaciones populares como Google Maps no brindan. Para contener el COVID-19, el gobierno de la ciudad creó «zonas de microcontención», que son regiones a las que no se puede entrar ni salir excepto bajo parámetros estrictos y se designan cuando las sociedades de vivienda residencial reportan tres o más casos; Bhatia dice que estas casi 100 zonas «pueden ser de unos pocos metros cuadrados a unos pocos kilómetros cuadrados». Con el tablero «las personas pueden ver, si quieren ir de A a B, qué áreas evitar por completo», dice. Esto tiene un potencial real para otras ciudades, por ejemplo, Mumbai, que tiene 750 zonas de contención en toda la ciudad y en las que los viajes dentro de la ciudad pueden ser desafiantes y complejos.

Los modelos de transporte proporcionados por el tablero también han generado información importante sobre la contención la propagación del virus.

«Inicialmente se pensó que la densidad de población sería uno de los factores más importantes en la propagación de esta enfermedad», dice Bhatia. «Sin embargo, el modelo indicó que no se trata solo de la densidad de población, sino también de lo bien conectadas que están las personas. La solidez de la red de carreteras».

Cuando las personas están mejor conectadas a través de carreteras y puentes de alta calidad y tienen acceso a puntos de encuentro populares y centralizados, como centros comerciales y cines, dice, pueden convertirse más fácilmente en vectores de enfermedades. Él llama a esto la «maldición de la conectividad».

Los funcionarios locales en Mumbai trataron de limitar el movimiento precisamente por esta razón; por un breve período a partir de finales de junio, instituyeron la prohibición de viajar a más de 2 kilómetros (1,24 millas) de la casa y confiscaron más de 7.000 vehículos de los infractores. Desde entonces, esta regulación ha sido modificada ahora, las personas pueden viajar «más cerca de casa» para comprar artículos esenciales.

Una función del tablero es predecir estas zonas altamente congestionadas y las intersecciones de tráfico más populares a medida que las personas comienzan para retomar sus rutinas diarias. Como parte de una serie de recomendaciones enviadas a los funcionarios del gobierno estatal, Bhatia y su equipo propusieron establecer sitios de prueba de tránsito en intersecciones populares. «Se inspiró en el modelo de Corea del Sur», dice. «Espero que [los funcionarios] se den cuenta de que este es el camino a seguir, y podemos avanzar más en el manejo de la situación de COVID-19».

A medida que el gobierno indio continúa lidiando con la pregunta de cuál es la mejor manera de equilibrar la salud pública y la economía, el tablero tiene el potencial de permitir que las personas tomen decisiones inteligentes sobre su propia seguridad. El tablero puede proporcionar mapas de dónde buscar tratamiento para COVID-19, así como también qué áreas presentan los mayores riesgos. Raviraj Dave, un estudiante de doctorado que trabajó con Bhatia en el tablero, dice que los datos lo convencieron de no mezclarse con amigos en el corto plazo. Según el modelo, vive en una zona roja con altas tasas de infección, a diferencia de una zona verde segura o una zona naranja moderada.

«No voy a ir a ninguna parte», dice, excepto a hacer la compra una vez a la semana.

Bhatia, que imparte cursos en el Instituto Indio de Tecnología de Gandhinagar sobre la resiliencia de sistemas de redes naturales y artificiales, dice que gran parte del trabajo de alto perfil que está realizando proviene de sus estudios en Northeastern, donde recibió su doctorado en ingeniería interdisciplinaria.

«Aplicamos tipos de pensamientos similares allí y comenzamos a pensar en lo que ayudaría a las ciudades a manejar mejor la evolución de una pandemia, a escala de la ciudad», dice. «Así es como se originó toda la idea del tablero».

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