Simulador de Epidemias

¿Distancia social?
¿Pacientes asintomáticos?
¿Diagnóstico y respuesta temprana?

La pandemia de COVID-19 nos afecta a todos, y nos vemos envueltos en datos, gráficos y un lenguaje que desconocíamos.

Te proponemos un ejercicio con elementos comunes a todas las epidemias. Si bien es solo un modelo matemático (código adaptado de Prajwal D'Souza), algunos de sus resultados son fácilmente extrapolables a situaciones reales.

¿Qué podemos hacer para ayudar?
Lo primero es no contagiarnos. Y si estamos contagiados, no propagar el virus, asumiendo conductas responsables. Tomar conciencia de cuáles son las consecuencias sociales de nuestros actos individuales.

cadena de contagios

CADENA de CONTAGIOS

Los puntos rojos y amarillos (asintomáticos) representan a las personas infectadas que pueden contagiar a otros. Los blancos son las personas sanas que podrían contagiarse y los celestes quienes se ya se recuperaron.

linea de tiempo covid

LÍNEA de TIEMPO

En esta gráfica podrás ver cómo se comporta el contagio a lo largo del tiempo según la configuración que vayas estableciendo, y estimar qué ocurrirá día tras día.

parametros

PARÁMETROS DISPONIBLES

En el simulador estarás a cargo de las variables clave para manejar la epidemia. Por ejemplo: distanciamiento social ¡Dependerá de esos valores cuánta población se contagie! Más información aquí
 

PROBÁ SIMULAR UNA EPIDEMIA

 

SOBRE LOS PARÁMETROS

Distanciamiento social: En esta variable hemos agrupado los comportamientos que ayudan a dificultar la propagación del virus, tales como aumentar la distancia entre las personas, utilizar barbijo, utilizar máscaras, lavarse las manos frecuentemente, etc. Es decir, todo lo que pone una barrera entre una persona contagiada y quien no lo está, dificultando el contagio.

Porcentaje de la población que obedece al distanciamiento social: ¿Dónde te colocas vos? Todos buscamos colaborar en esta crisis, y la primera y más eficaz forma de colaborar para quienes no trabajamos en el sistema de salud es hacer lo necesario para no contagiarnos, y si estamos contagiados (y un alto porcentaje no lo sabe) no contagiar a los demás. De nada sirve reaccionar con miedo, y mucho menos ser indiferente y saltearse las normas. La actitud que se requiere en estos casos es de calma, responsabilidad individual y cuidado consciente de nuestra comunidad.

El sistema de salud se pone en marcha “x” días después del comienzo de la epidemia: Frente a una epidemia, más aún de un virus desconocido, montar un sistema de salud en condiciones de dar respuesta al desafío planteado lleva tiempo. Esto dependerá de múltiples factores como la experiencia previa en epidemias recientes (como es el caso de Corea del Sur), la capacidad de respuesta (en medios y personal) del sistema de Salud Pública y Privada las decisiones políticas frente a la crisis, etc. En esta simulación no se muestran los efectos de saturación del sistema de salud, que llevan a un aumento de la mortalidad, el aumento del riesgo al que se somete al personal de salud producto de la fatiga y la escasez de medios, las decisiones dramáticas de bioética que obligan a elegir a qué paciente tratar y a quien dejar a su suerte, etc. Es fácil intuir esta situación cuando vemos un aumento abrupto en la cantidad de contagiados.

El contagiado presenta síntomas “x” días después de producido el contagio: A falta de análisis rápidos, simples y económicos, la única forma de que el sistema de salud pueda detectar, tratar y aislar a una persona contagiada es que presente síntomas que lleven a consultar a su médico. En la medida en que la gente sea consciente y reaccione frente a síntomas tempranos y leves de la enfermedad, antes consultará a su médico y será más fácil poder tratarlos y aislarlos hasta que se repongan. La capacidad de diagnóstico a través de análisis específicos permite intervenir tempranamente y aún sobre pacientes portadores que no presentan síntomas.

Proporción “x” de los contagiados son asintomáticos, luego, no son detectados por el sistema de salud: Incluimos esta variable porque intuitivamente podríamos pensar que es ventajoso que muchas personas infectadas no presenten ningún síntoma. Y si bien es ventajoso para la persona, dificulta mucho poner en práctica barreras efectivas.
 

Más info sobre el modelo aquí


EQUIPO DE TRABAJO

Somos un grupo de docentes-investigadores del Instituto de Desarrollo Económico e Innovación de la Universidad Nacional de Tierra del Fuego y de la Facultad Regional Tierra del Fuego de la Universidad Tecnológica Nacional, formados en áreas como las matemáticas, biología e informática. A continuación podrás conocer un poco más sobre nosotros.

Edwin Pacheco

Es Matemático de la Universidad Nacional de Colombia y Doctor en Matemática de la Universidad Nacional de Córdoba. Actualmente es docente investigador de la UNTDF en la sede Río Grande.

Eugenia Bernaschini

Es Licenciada en Matemática y Doctora por la Universidad Nacional de Córdoba. Actualmente es docente de la Universidad Nacional de Tierra del Fuego, sede Río Grande.

Federico González

Es Licenciado en Informática, tiene un Máster en Ciudades Inteligentes por la Universidad de Girona y un Postgrado en Estrategias de Gobierno Abierto por la OEA. Doctorando en Inteligencia Artificial en la Universidad de Barcelona. Docente-investigador en la UNTDF.

Rodrigo Kataishi

Es Doctor en Economía, investigador del CONICET y profesor asociado en la UNTDF. Actualmente es Coordinador de Investigación, Vinculación y Extensión del IDEI-UNTDF. Ha publicado en tópicos que vinculan la tecnología con el desarrollo económico y social, especializándose en técnicas de Data Science, econometría y análisis cuantitativo.

Gabriela Razzitte

Es Licenciada en Ciencias Biológicas. Jefa de la Unidad de Parasitología a cargo del Departamento Diagnóstico y Tratamiento, Hospital Gral de Agudos JM Ramos Mejía, CABA. Profesora de Metodología de la Investigación de la UTN en Ushuaia. Profesora titular de Parasitología, Universidad Maimónides.

Eduardo Howard > Responsable por UTN

Es Licenciado en Ciencias Biológicas, Doctor por la Fac. de Ciencias Exactas (Biofísica) UNLP. Investigador de Conicet en el Instituto de Física de Líquidos y Sistemas Biológicos (IFLYSIB) - La Plata, en el área de estructura y dinámica de proteínas y docente-investigador de la UTN en Ushuaia.

Gabriel Koremblit > Responsable por UNTDF

Es Licenciado en Ciencias Biológicas y Especialista en Docencia Universitaria. Director del Instituto de Desarrollo Económico e Innovación (IDEI) de la Universidad Nacional de Tierra del Fuego, Antártida e Islas del Atlántico Sur y Docente-investigador de la UNTDF y la UTN en Ushuaia.

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