Un grupo de científicos argentinos hizo disponible para el público general una simulación que muestra de manera didáctica los efectos del distanciamiento social en medio de una pandemia.
Se trata de una adaptación del Laboratorio de Simulación de Eventos Discretos del Instituto UBA/CONICET de Ciencias de la Computación (ICC) de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales de la UBA, en base a un desarrollo publicado por el medio estadounidense Washington Post. Una ventaja es que esta adaptación permite controlar parámetros para ensayar distintos escenarios posibles.
La simulación tiene el propósito de mostrar la importancia del comportamiento individual al intentar reducir los contagios de cualquier enfermedad en una sociedad. Todo esto, enfocado en el objetivo de aplanar la curva para evitar que los sistemas de salud de cada país colapsen.
La simulación no tiene relación con el coronavirus en particular, pero sí intenta clarificar cómo se expande una enfermedad hipotética, llamada “Simulitis”. Se trata de un dinámica epidemiológica elemental ampliamente estudiada en la literatura conocida como modelos tipo SIR (Susceptibles, Infectados y Recuperados)
Esa enfermedad se propaga de la siguiente manera: si un infectado entra en contacto con un Susceptible (o sea, un sano), lo contagia. En cambio, si entra en contacto con un recuperado (alguien que tuvo la enfermedad y se recuperó), no lo contagia. A su vez, todas las personas que contraen la enfermedad (recordemos, inventada y puramente teórica), se curan con el pasar del tiempo.
Qué significa cada parámetro con el que se puede interactuar:
- Velocidad: Velocidad con la que se mueven las partículas, que entendemos como personas. A mayor velocidad, más rápido evoluciona el contagio.
- Población: Cantidad total de personas.
- Interaciones: Cantidad de pasos de tiempo que durará la simulación.
- Reducción de tamaño del agente: El tamaño de las partículas. Cuanto más pequeñas, más “lejos” estaría una de otra, reduciendo la probabilidad de que dos partículas se encuentren en el espacio.
- Cantidad inicial de infectados: Número de partículas que comienzan la simulación en estado infectado. A mayor cantidad inicial, más temprano se dará el pico de contagios.
- Porcentaje que se mueven: Proporción de partículas que tienen movilidad. Al elegir cuántos se mueven y cuántos no, podemos imitar el nivel de acatamiento de una cuarentena.
- ¿Se mueven inicialmente los infectados?: Permite definir si los infectados iniciales tienen movilidad. Es decir, si se los logró poner en cuarentena o no. Si se mueven, aumentará la velocidad del contagio.
- Posición inicial de los infectados: Dónde se ubican las partículas infectadas al iniciar la simulación. Diferentes posiciones permiten ver distintas propagaciones en el espacio.
Se están desarrollando algunos escenarios típicos predeterminados, para que sea aún más accesible y comprensible el uso del simulador para cualquier persona e incluso por niños guiados por adultos. Ya hay ejemplos de escuelas que incluyen esta herramienta en los contenidos de educación a distancia para estos tiempos de cuarentena, como por ejemplo la Escuela Secundario de Educación Técnica de la de UNQ
Actualmente investigadores y becarios del Laboratorio de Simulación de Eventos Discretos se abocan a desarrollar modelos de simulación realistas sobre la dinámica de Covid en Argentina, basados en datos de la realidad, con el fin de poder ofrecer asesoramiento a quienes toman de decisiones en políticas públicas.
Fuente: A24.com