La Comunidad de Madrid investiga un método que utiliza los datos de la red móvil para desarrollar mapas de riesgo epidémico eficientes. Para ello, los investigadores del Instituto de Estudios Avanzados IMDEA Networks han realizado un primer trabajo examinando la información para detectar hospitalizaciones de COVID-19.
Así, la localización se identifica en función de las torres de telefonía a las que se está conectado, destacando las que se encuentran al lado de un hospital y activando filtros para eliminar los falsos positivos. De esta forma, el procedimiento es más rápido y anónimo. Igualmente, se trata de un enfoque más sencillo también para los ciudadanos, ya que no tienen por qué descargar una aplicación o tener activado el GPS.
El equipo, encabezado por la investigadora Elisa Cabana y el profesor Nikolaos Laoutaris, en colaboración con la Universidad Camilo José Cela y Telefónica Research, ha analizado un conjunto de más de 2 millones de teléfonos anónimos de Londres, Reino Unido, durante los meses de marzo y abril de 2020. Las conclusiones reflejan una concordancia del 98,6% con los registros públicos de los pacientes ingresados en el Servicio Nacional de Salud.
Gracias a esta iniciativa se podrían obtener mapas de riesgo dinámicos y detallados que cambian a lo largo del tiempo y, por tanto, captan con mayor precisión la distribución, evolución e intensidad de la patología. Esto ayudaría a entender las dinámicas de movilidad urbana y la incidencia de enfermedades contagiosas como el cólera y facilitar la predicción del riesgo de virus como el dengue, el zika o la malaria.
Y sería un refuerzo vital para los equipos de emergencia y los responsables en la toma de decisiones, al permitirles evaluar los condicionantes, el nivel de estrés en el sistema de salud o la severidad de la propagación.
