Investigadores de la UNTDF y la UTN lanzaron un simulador educativo para conocer cómo se propaga un virus como el COVID-19

Un equipo integrado por investigadores e investigadoras de la Universidad Nacional de Tierra del Fuego, Antártida e Islas del Atlántico Sur, (UNTDF) y la Universidad Tecnológica Nacional (UTN) de Río Grande, lanzaron un simulador capaz de emular la propagación de la pandemia de COVID-19. Se trata de una nueva herramienta educativa basada en el modelo matemático SIR que permite estudiar la evolución de la enfermedad de coronavirus en función de variables específicas, como las políticas de distanciamiento social, la capacidad y velocidad de respuesta del sistema de salud y los parámetros propios de la enfermedad. El dispositivo posibilitará además indagar el curso de la propagación enfermedad, con el fin de comparar posibles estrategias de acción pública en materia de salud.

UNTDF

“Este dispositivo es un simulador de uso educativo, que nos permite tomar verdadera dimensión de la Pandemia desde el lado de la concientización y de ninguna manera se pretende que sea usado como herramienta de predicción”, aclararon los realizadores del simulador interactivo.

El equipo creador que, está integrado por profesionales formados en áreas como las matemáticas, biología e informática, es encabezado por parte de la Facultad Regional Tierra del Fuego de la UTN por el Dr Eduardo Howard (UTN/CONICET) y cuenta con la participación de la profesora Lic. Gabriela Razzitte. En tanto, el grupo UNTDF está integrado por docentes-investigadores del Instituto de Desarrollo Económico e Innovación, bajo la coordinación del director del IDEI Lic. Gabriel Koremblit. Participan además como desarrolladores el Magister/Lic. Federico González y el doctor en Economía Rodrigo Kataishi (UNTDF/CONICET), por la UNTDF Ushuaia , mientras que el Dr. Edwin Pacheco y la Dra Eugenia Bernaschini hacen lo propio por la sede UNTDF Río Grande.

Un modelo de análisis

Según el modelo SIR existen tres tipos de individuos: los susceptibles (S) son aquellas personas con mayores probabilidades de contagio ya que no tienen inmunidad para el agente infeccioso. Los contagiados (I, por la palabra en inglés Infected) son individuos que se encuentran actualmente infectados y pueden transmitir la infección a los individuos susceptibles. Y, asimismo, los recuperados (R) son individuos que luego de haber tenido la enfermedad son ahora inmunes al agente infeccioso. Esta categoría incluye a las personas recuperadas y fallecidas.

En esta versión del modelo, los individuos se encuentran en algún estado (Susceptible, Contagiado o Recuperado). Cada individuo puede interactuar con otro dentro de un determinado radio. Si un individuo susceptible interactúa con uno contagiado, éste se contagiará con una determinada probabilidad. Los individuos contagiados se recuperan y adquieren inmunidad o mueren luego de un tiempo dado.

La ventaja del modelado por agentes sobre el modelado clásico es que el primero tiene la capacidad de considerar pequeñas fluctuaciones locales que podrían generar grandes cambios en el curso de la epidemia. Más aún, al modelar el comportamiento de cada agente de forma individual se pueden incorporar parámetros e información más compleja, como pueden ser la interacción entre ciudades, puntos de aglomeración, densidad poblacional de determinadas zonas, segmentación por edad, entre otros.

Accede al simulador aquí:
http://www.untdf.edu.ar/simulador


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