Carla Taramasco, de Informática.

La creación de un modelo predictivo que permita a los médicos estimar la probabilidad de Covid-19 a partir de la integración de datos demográficos, epidemiológicos, clínicos, sociales y ambientales que estén dentro del sistema Epivigila usado por el Ministerio de Salud para la vigilancia de enfermedades transmisibles es el objetivo del proyecto adjudicado por la académica Carla Taramasco, de la Escuela de Ingeniería Civil Informática de la Universidad de Valparaíso, en la convocatoria Concurso para la Asignación Rápida de Recursos para Proyectos de Investigación sobre el Coronavirus (COVID-19), de la Agencia Nacional de Investigación y Desarrollo.

La iniciativa, denominada “Integración de un modelo predictivo de capacidad diagnóstica y proyecciones epidemiológicas de COVID-19 en el sistema Epivigila”, busca integrar la información disponible en el sistema para apoyar el proceso diagnóstico y priorizar el uso de las PCR y usarlas en aquellos casos donde haya mayor incertidumbre o como una alternativa diagnóstica para aquellos casos donde haya escasez de pruebas.

La académica Carla Taramasco explica que el proyecto busca realizar “proyecciones epidemiológicas de Covid-19 a través de modelos de propagación, usando la cantidad de casos sospechosos, confirmados, en cuarentena, recuperados y fallecidos que se encuentren registrados en Epivigila para generar predicciones por medio de modelos deterministas, pero también con su adaptación estocástica”.

“Queremos simular la transmisión individual usando modelos de redes de contacto, estudiando el comportamiento individual, comunal y regional, para disponer de elementos de geoposicionamiento y de esa forma fortalecer los reportes comunales, regionales y macrozonales, validando el modelo el modelo a partir de los datos que se encuentran hoy en Epivigila”, agrega.

La investigadora señala que “con el modelo buscamos entregar una información adicional a los médicos, para que puedan tener una propuesta de un paciente probable o con alta probabilidad de ser un caso positivo y de esa manera la indicación terapéutica sería seguir con aquellos protocolos que corresponden a un caso de infectado”.

“La idea de integrar la circulación viral a la información clínica de los enfermos es entregar una información más completa de la probabilidad de Covid-19 y eso permite en algunos casos omitir la realización del examen, como también optimizar las decisiones operacionales de casos sospechosos o probables cuando no tengamos exámenes, estandarizando el proceso de confirmación diagnóstica”, agrega.

La académica indica que el modelo de proyecciones podría estar disponible en el plazo de dos meses, mientras que las versiones preliminares del modelo predictivo estarían en tres meses.

“Proponemos usar los modelos clásicos deterministas en los cuales los datos de entrada son la cantidad de casos sospechosos, confirmados en cuarentena, recuperados y fallecidos, pero integrando las variables estocásticas, junto a modelos basados en redes de contacto para simular la actividad individual de las personas y de esa manera poder simular la transmisión que existe del virus. Integrar este modelo predictivo de capacidad diagnostica y de proyecciones epidemiológicas a Epivigila podría potenciar la toma de decisiones clínicas y la vigilancia epidemiológica”, asegura.

El equipo liderado por Carla Taramasco está integrado también por los investigadores Camilo Guerrero y Nicolás Fuster, ambos de la Escuela de Enfermería UV, y Carla Rimassa, de la Escuela de Fonoaudiología Campus San Felipe.