Lunes, 16 de Noviembre de 2020

Covid-19: Investigadores producen modelos informáticos para planificar aperturas inteligentes

El trabajo ha permitido identificar los espacios más riesgosos y calcular un equilibrio lógico entre la economía y la necesidad de prevenir las infecciones.

Un equipo de investigadores de las universidad de Stanford y Norhtwestern ha creado un modelo computacional que es capaz de predecir como se desarrollarán los brotes de coronavirus.

Para lograr esto utiliza datos anónimos de 98 millones de usuarios en 10 de las más grandes ciudades de los Estados Unidos.

Los resultados obtenidos podrían ser claves para la elaboración de protocolos y planes de reapertura tras las cuarentenas.

Una de las primeras conclusiones de los datos obtenidos es que la gran mayoría de las infecciones se producen en sitios donde las personas están en contacto por largos periodos de tiempo, como es el caso de los restaurantes y los gimnasios.

Aperturas inteligentes

Serina Chang, una de las coautoras del estudio ha señalado que las aperturas totales son muy peligrosas, pero hay muchas posibilidades entre dicha alternativa y las cuarentenas absolutas.

Por ejemplo, si en Chicago los locales operaran al 20% de su capacidad perderían el 40% de sus clientes, pero las infecciones se reducirían un 80%.

“Hay una zona intermedia que alcanza un buen equilibrio entre la actividad económica y la salud de la población. Reduciendo un poco la concurrencia podemos reducir un montón las infecciones”.

Disparidad social

Sobre la manera en que la pandemia impacta a los sectores de menores recursos el estudio demostró que las personas de clases más bajas no tienen la misma capacidad para reducir su movilidad. Los investigadores creen que esto sucede porque muchos trabajan en servicios esenciales o puestos que no permiten el teletrabajo.

Además, muchos de los locales donde van a hacer sus compras son más pequeños y más abarrotados.

Las tiendas de los sectores de menores recursos son dos veces más peligrosas que las de los sectores de mayores recursos.

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