Cr\u00e9dito: Pixabay\/CC0 Dominio p\u00fablico <\/p>\n
Cuando India instituy\u00f3 el confinamiento de m\u00e1s de mil millones de personas a fines de marzo, su tasa de infecci\u00f3n por COVID-19 fue significativamente m\u00e1s baja que en EE. UU. y China. Pero a principios de mayo, cuando una naci\u00f3n cansada del encierro se preparaba para suavizar algunas de sus reglas, sus tasas de infecci\u00f3n 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. <\/p>\n
Udit Bhatia, un graduado de Northeastern que ahora ense\u00f1a en el Instituto Indio de Tecnolog\u00eda Gandhinagar, ha liderado el desarrollo de un nuevo panel interactivo para ayudar a las autoridades indias a comprender la propagaci\u00f3n de COVID-19 en tiempo real y pronosticar tasas de infecci\u00f3n basadas en en m\u00faltiples variables y escenarios. Bhatia dice que el modelo desarrollado por su equipo de funcionarios de salud p\u00fablica, incluidos m\u00e9dicos y epidemi\u00f3logos, y estudiantes \u00absiempre dec\u00eda que si levanta el bloqueo antes del 30 de mayo, los casos aumentar\u00e1n exponencialmente en la ciudad de Ahmedabad\u00bb. <\/p>\n
Eso es precisamente lo que sucedi\u00f3, y la ciudad figura como uno de los puntos cr\u00edticos de COVID-19 de la India; Junto con la ciudad de Surat, represent\u00f3 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 n\u00famero, lo que ha llevado al regreso de pol\u00edticas de distanciamiento f\u00edsico m\u00e1s estrictas. Delhi ha restablecido las reglas de confinamiento despu\u00e9s de flexibilizarlas, y estados enteros, incluidos Maharashtra y Tamil Nadu, han anunciado confinamientos prolongados hasta el 31 de julio.<\/p>\n
A pesar de estas medidas, la atm\u00f3sfera 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 est\u00e1n llenas de los sonidos familiares de bocinas. Muchas tiendas han reabierto en Mumbai, y las personas que pasaron tres meses sin cortarse el cabello est\u00e1n reservando citas o dando paseos antes del toque de queda de las 9 p.m. Los hoteles y restaurantes tambi\u00e9n est\u00e1n en proceso de reapertura, y las personas ahora se aventuran afuera con m\u00e1scaras faciales para los servicios religiosos.<\/p>\n
En todo el pa\u00eds, miles de hind\u00faes visitaron los templos el 6 de julio para honrar a una de sus deidades, Lord Shiva y su esposa, la diosa Parvati, en un d\u00eda considerado especialmente auspicioso. En Delhi, algunos templos estaban controlando la temperatura de cada persona antes de permitirles entrar. En otros, los sacerdotes limpiaban los \u00eddolos con desinfectante para manos.<\/p>\n
India tiene el tercer mayor n\u00famero de casos en el mundo y, al igual que otras naciones, est\u00e1 tratando de contener el brote de coronavirus sin diezmar su poblaci\u00f3n. econom\u00eda propia. Las ventas de licor han sido una v\u00eda para recuperar los ingresos perdidos, pero una vez que las ventas comenzaron nuevamente despu\u00e9s 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 televisi\u00f3n emitieron im\u00e1genes 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 \u00abimpuesto corona\u00bb a sus ventas; en Delhi, fue del 70%, en el estado de Andhra Pradesh, fue del 75%. <\/p>\n
En este panorama complejo, las herramientas predictivas como el tablero de Bhatia se han vuelto a\u00fan m\u00e1s importantes, tanto para los funcionarios que intentan distribuir recursos limitados como para los ciudadanos que toman decisiones diarias, como qu\u00e9 ruta tomar para ir al trabajo.<\/p>\n
Bhatia y su equipo eligieron Ahmedabad como caso de prueba para el tablero porque la ciudad est\u00e1 cerca de su campus y est\u00e1 densamente poblada. El tablero brinda al p\u00fablico, las partes interesadas y los funcionarios locales de la ciudad datos en tiempo real, as\u00ed como predicciones granulares para una variedad de escenarios basados en entradas que incluyen datos actuales de COVID-19, modelos epidemiol\u00f3gicos, patrones de transporte, densidad de poblaci\u00f3n, niveles de educaci\u00f3n, y tasas de pruebas y cuarentena. <\/p>\n
El \u00e9xito del modelo en Ahmedabad ha llevado a otras regiones tanto dentro de Gujarat como en todo el pa\u00eds a buscar apoyo tambi\u00e9n. 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 m\u00e1s confiables disponibles.<\/p>\n
El panel, que est\u00e1 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 cre\u00f3 \u00abzonas de microcontenci\u00f3n\u00bb, que son regiones a las que no se puede entrar ni salir excepto bajo par\u00e1metros estrictos y se designan cuando las sociedades de vivienda residencial reportan tres o m\u00e1s casos; Bhatia dice que estas casi 100 zonas \u00abpueden ser de unos pocos metros cuadrados a unos pocos kil\u00f3metros cuadrados\u00bb. Con el tablero \u00ablas personas pueden ver, si quieren ir de A a B, qu\u00e9 \u00e1reas evitar por completo\u00bb, dice. Esto tiene un potencial real para otras ciudades, por ejemplo, Mumbai, que tiene 750 zonas de contenci\u00f3n en toda la ciudad y en las que los viajes dentro de la ciudad pueden ser desafiantes y complejos.<\/p>\n
Los modelos de transporte proporcionados por el tablero tambi\u00e9n han generado informaci\u00f3n importante sobre la contenci\u00f3n la propagaci\u00f3n del virus. <\/p>\n
\u00abInicialmente se pens\u00f3 que la densidad de poblaci\u00f3n ser\u00eda uno de los factores m\u00e1s importantes en la propagaci\u00f3n de esta enfermedad\u00bb, dice Bhatia. \u00abSin embargo, el modelo indic\u00f3 que no se trata solo de la densidad de poblaci\u00f3n, sino tambi\u00e9n de lo bien conectadas que est\u00e1n las personas. La solidez de la red de carreteras\u00bb. <\/p>\n
Cuando las personas est\u00e1n mejor conectadas a trav\u00e9s 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 m\u00e1s f\u00e1cilmente en vectores de enfermedades. \u00c9l llama a esto la \u00abmaldici\u00f3n de la conectividad\u00bb.<\/p>\n
Los funcionarios locales en Mumbai trataron de limitar el movimiento precisamente por esta raz\u00f3n; por un breve per\u00edodo a partir de finales de junio, instituyeron la prohibici\u00f3n de viajar a m\u00e1s de 2 kil\u00f3metros (1,24 millas) de la casa y confiscaron m\u00e1s de 7.000 veh\u00edculos de los infractores. Desde entonces, esta regulaci\u00f3n ha sido modificada ahora, las personas pueden viajar \u00abm\u00e1s cerca de casa\u00bb para comprar art\u00edculos esenciales.<\/p>\n
Una funci\u00f3n del tablero es predecir estas zonas altamente congestionadas y las intersecciones de tr\u00e1fico m\u00e1s 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 tr\u00e1nsito en intersecciones populares. \u00abSe inspir\u00f3 en el modelo de Corea del Sur\u00bb, dice. \u00abEspero que [los funcionarios] se den cuenta de que este es el camino a seguir, y podemos avanzar m\u00e1s en el manejo de la situaci\u00f3n de COVID-19\u00bb.<\/p>\n
A medida que el gobierno indio contin\u00faa lidiando con la pregunta de cu\u00e1l es la mejor manera de equilibrar la salud p\u00fablica y la econom\u00eda, el tablero tiene el potencial de permitir que las personas tomen decisiones inteligentes sobre su propia seguridad. El tablero puede proporcionar mapas de d\u00f3nde buscar tratamiento para COVID-19, as\u00ed como tambi\u00e9n qu\u00e9 \u00e1reas presentan los mayores riesgos. Raviraj Dave, un estudiante de doctorado que trabaj\u00f3 con Bhatia en el tablero, dice que los datos lo convencieron de no mezclarse con amigos en el corto plazo. Seg\u00fan el modelo, vive en una zona roja con altas tasas de infecci\u00f3n, a diferencia de una zona verde segura o una zona naranja moderada. <\/p>\n
\u00abNo voy a ir a ninguna parte\u00bb, dice, excepto a hacer la compra una vez a la semana.<\/p>\n
Bhatia, que imparte cursos en el Instituto Indio de Tecnolog\u00eda de Gandhinagar sobre la resiliencia de sistemas de redes naturales y artificiales, dice que gran parte del trabajo de alto perfil que est\u00e1 realizando proviene de sus estudios en Northeastern, donde recibi\u00f3 su doctorado en ingenier\u00eda interdisciplinaria. <\/p>\n
\u00abAplicamos tipos de pensamientos similares all\u00ed y comenzamos a pensar en lo que ayudar\u00eda a las ciudades a manejar mejor la evoluci\u00f3n de una pandemia, a escala de la ciudad\u00bb, dice. \u00abAs\u00ed es como se origin\u00f3 toda la idea del tablero\u00bb. <\/p>\n
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