Modelo de IA evalúa políticas públicas de contención de COVID-19

Foto: Xinhua

Un grupo de investigadores chinos ha descubierto que las políticas de intervención prontas y estrictas pueden contener más efectivamente la propagación de la COVID-19.

  

Un equipo encabezado por el renombrado epidemiólogo chino Zhong Nanshan y por el Laboratorio Jarvis, una instalación de Inteligencia Artificial (IA) médica adscrito al gigante chino de la tecnología Tencent, utilizó datos de políticas de 145 países desde el primer semestre de 2020. Con los datos, desarrollaron un modelo para evaluar qué habría ocurrido si no se hubieran implementado políticas de intervención.

  

El resultado muestra que todas las intervenciones disminuyeron significativamente la cifra de reproducción variable-tiempo (Rt) después de su implementación. La Rt es el número de contagios secundarios producidos por una sola infección.

  

La mayoría de las intervenciones tuvieron efecto y redujeron la Rt en alrededor de siete a 14 días después de la implementación. Los efectos se reforzaron a un máximo de aproximadamente 30 por ciento de reducción de Rt entre 25 y 32 días. Entre las políticas de intervención, el cierre de escuelas, el cierre de lugares de trabajo y la cancelación de eventos públicos demostraron el mayor efecto.

  

Los investigadores indicaron que las políticas de intervención más prolongadas y estrictas son más efectivas en la etapa inicial del brote. Hubo más casos de contagios cuando las políticas de intervención se implementaron en etapas medias y finales.

  

Este no se debe al fracaso del control epidemiológico. Se debe a que no se formularon medidas estrictas hasta que la epidemia había entrado en una etapa de rápido crecimiento, dijo Sun Jichao del Laboratorio Jarvis de Tencent y primer autor de la investigación. Indicó que las intervenciones serían de poca ayuda en las etapas medias y finales de un brote de COVID-19.

  

El estudio fue publicado en la revista Value in Health.

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