INTEC fornisce un modello predittivo e di gestione del rischio COVID-19 alla sanità pubblica
SANTA DOMENICA. UN team multidisciplinare del Instituto Tecnológico de Santo Domingo (INTEC), in collaborazione con il Laboratorio di Innovazione e Intelligenza Territoriale del Banca interamericana di sviluppo (IDB-LAB), progettato a modello per prevedere el comportamento epidemiologico della COVID-19, che consentirà di stimarne l’evoluzione nel Paese e l’impatto sulla popolazione in termini di salute pubblica.
Nel presentare lo strumento al Ministero della Sanità Pubblica, il professore Renato González, specialista in Data Science nell'Area Ingegneria di INTEC e leader del progetto, e Ph.D. Manuel Colome, specialista in epidemiologia nell'Area Scienze della Salute e membro del team di progettazione, ha indicato che il modello consente di gestire dati su morbilità, mortalità, letalità, pianificazione sanitaria e interventi non farmacologici per gestire la pandemia.
"La previsione del COVID-19 è un problema dinamico, stocastico-situazionale, in cui le misure governative e il comportamento sociale svolgono un ruolo determinante nel comportamento di diffusione del virus, oltre alle caratteristiche biologiche dell'agente", ha affermato González, nell'incontro condotto da Ministro della Sanità Pubblica, Daniel Rivera, lui il rettore dell'INTEC, Julio Sánchez Maríñez e il l'ingegnere Smeldy Ramírez, specialista nello sviluppo del settore privato presso BIDLAB.
El modello predittivo, preparato dopo 16 mesi di duro lavoro, lo consente gestire el rischio epidemico di fronte alle emergenze causate da epidemie e crisi sanitarie, per intraprendere azioni preventive e reattive da parte delle autorità competenti, per aree geografiche e settori di popolazione, mirate a rallentare il tasso di espansione del virus e tassi di incidenza nei gruppi vulnerabili e ad alto rischio.
Inoltre, tiene conto dell’applicazione delle politiche statali di contenimento, mitigazione e repressione, insieme al comportamento sociale in termini di misure di distanziamento sociale, uso di mascherine, igiene delle mani, aderenza alla vaccinazione, tra gli altri. In questo modo, il rischio può essere gestito in modo efficiente, senza incidere in modo significativo sull’economia.
Il dottor Daniel Rivera ha affermato che l'istituzione “lavora con indicatori sanitari di base e ha come obiettivo centrale la lotta contro il COVID-19, riducendo la pandemia, evitando possibili curve e disponendo di sistemi efficaci per possibili varianti, fornendo risposte ferme che consentano "il ritorno alla normalità."
Eladio Pérez, Vice Ministro della Salute Collettiva, avrà il compito di coordinare con l'INTEC le azioni per l'applicazione del modello, dopo un accordo con il Ministero della Sanità Pubblica che integrerebbe un team tecnico composto da ricercatori dell'INTEC e personale tecnico di l’ente governativo per dare continuità al progetto in una seconda fase.
Moduli del modello predittivo
Il modello predittivo e di gestione del rischio COVID-19 – progettato esclusivamente per la Repubblica Dominicana – è composto da tre moduli che soddisfano obiettivi specifici e che sono interconnessi per fornire le informazioni necessarie per la gestione della pandemia a livello macro e micro determinanti.
Il modello macro predittivo della curva di incidenza consente di sviluppare scenari e ipotesi comportamentali della curva di espansione epidemiologica del COVID-19, considerando indicatori chiave di prestazione, quali il distanziamento sociale, l’igiene delle mani, l’isolamento e la quarantena.
Il modello di progettazione del campione sulla prevalenza del virus SARS-CoV-2 (che causa la malattia COVID-19) mira a stimare la prevalenza dell’infezione virale nella popolazione e a identificare i casi attivi esistenti e recuperati e la suscettibilità dell’ospite attraverso uno studio epidemiologico sul campo .
“Utilizzeremo i database della Previdenza Sociale, del SIUBEN, del Registro Civile, Demografico e Cartografico e dell’Ufficio Nazionale di Statistica per creare un campione rappresentativo della popolazione dominicana per aree geografiche, gruppi ad alto rischio, età e gruppi vulnerabili secondo le dimensioni della disuguaglianza ”, ha spiegato González.
Infine, il modello per il monitoraggio dei casi infetti e la previsione micro-predittiva delle epidemie è supportato dal “Machine Learning” e dalla “Network Analysis” per rilevare le epidemie e quantificare il loro impatto individuale sulla popolazione geograficamente localizzata e sulle condizioni socioeconomiche e ambientali della famiglia colpita unità su tutto il territorio nazionale.
squadra INTEC
Il team che ha progettato il modello comprende, oltre ai professori González e Colomé, Boanerges Domínguez e Felipe Llaugel, specialisti di dati; Eladio Pérez, specialista in epidemiologia; José Achécar Chupani, specialista in statistica e quattro studenti della Scuola INTEC di Ingegneria del Software.
All'incontro hanno partecipato anche Víctor Gómez-Valenzuela, vicerettore per la Ricerca e il Collegamento dell'INTEC; Miguel Robiou e Fernando Santamaría, rispettivamente decano e preside associato dell'Area di Scienze della Salute.