Nuevos brotes de coronavirus han aprendido a predecir según datos de un smartphone

Científicos de la Escuela de Salud Pública de Yale encontraron Impacto del contacto interpersonal cercano en la incidencia de COVID-19: Evidencia de 1 año de datos de dispositivos móviles una nueva forma de predecir áreas donde la probabilidad de infección masiva de COVID-19 es especialmente alta. Esto ayudará a asignar los recursos de las instituciones médicas de manera más eficiente y planificar las pruebas de los pacientes.

Los investigadores tomaron en cuenta que el coronavirus se propaga más rápido donde las personas entran en contacto entre sí, especialmente a menudo y de cerca. Establecen una distancia crítica — 182 cm: si una proporción importante de interacciones se produce a esta o menos distancia, aumenta la probabilidad de infección.

En el trabajo, los investigadores utilizaron datos anónimos de geolocalización de los usuarios desde sus dispositivos móviles. Calcularon la probabilidad de una gran cantidad de contactos cercanos en diferentes áreas. Luego, esta información se agregó a un modelo matemático estándar de transmisión de COVID-19 y se determinó la tasa de incidencia.

Los investigadores destacaron que su técnica permitió predecir con éxito la primera ola de infección por coronavirus en Connecticut en marzo-abril de 2020, así como una disminución en el número de casos aquí en junio-agosto y brotes locales de COVID-19 en ciudades individuales Expresar. El pronóstico es bastante preciso: revela picos de infección días o semanas antes de que aparezcan los primeros síntomas y los resultados de las pruebas.

Los científicos esperan que su técnica de pronóstico se implemente en otras regiones y ayude a evitar brotes masivos en el futuro. El pronóstico también ayudará a preparar hospitales para pruebas masivas y admisión de pacientes.