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Grafo obtenido de la base de datos EPIVIGILA de la ciudad de Olmué con 3.866 vértices y 6.841.470 aristas
Esta publicación es una de las primeras del proyecto ANID «COVID739», titulada “Spread of Epidemic Disease on Edge-Weighted Graphs from a Database: A Case Study of COVID-19” desarrolló un modelo de propagación de grafos ponderado en las aristas con el fin de comprender el fenómeno de los contagios a través de datos entregados por una base de datos, y con ello, generar estrategias para frenarlos.
Realizada por investigadoras e investigadores UV y UPLA, la investigación utilizó la base de datos COVID-19 del Ministerio de Salud Pública (MINSAL) a través de su Sistema de Vigilancia Epidemiológica (EPIVIGILA) para “mirar la pandemia de una manera distinta y observar, por un lado, la propagación de la pandemia sobre un grafo, y por otro, las relaciones causales de contagio entre las personas”, según explica el académico de la Facultad de Ciencias Naturales y Exactas, Ronald Manríquez.
A partir de los datos correspondientes a la comuna de Olmué, el equipo obtuvo un grafo ponderado en las aristas con 3.866 vértices y 6.841.470 aristas donde “a cada persona registrada en la base de datos la representamos con un vértice o nodo, y definimos relaciones entre ellas mediante aristas, siendo estas relaciones más intensas o cercanas dependiendo de la cercanía de las personas”, detalla Manríquez.
Para cuantificar los lazos entre los vértices, los investigadores valoraron y jerarquizaron cada variable de diseminación de la enfermedad, siendo algunas de ellas: “ciudad, dirección completa, calle donde viven las personas, lugar de trabajo, sección de trabajo, facultad de salud donde son tratados, y la región del país donde el test fue tomado para confirmar, o negar, el contagio”, según expone el artículo.
Diferentes simulaciones computarizadas con el modelo SIR (Susceptible, Infectado y Recuperado) fueron aplicadas a esta información para así identificar las variables más importantes en la diseminación del virus. Así, esta modelación fue determinando la alteración en el avance de la enfermedad. Al respecto, el académico señala que se observaba “la cantidad total de infectados y el tiempo de duración de la enfermedad al modificar algunos parámetros del modelo”, siendo algunos de estos parámetros el número de personas, número de variables de la base de datos, entre otros.
Dichas estimaciones de número de contagios y tiempo de duración de la enfermedad, “mantuvieron siempre el número de infectados al inicio de la enfermedad, la tasa de recuperación constante asumiendo que la enfermedad tenía una duración finita de tiempo y que, una vez recuperado el individuo, no volvía a enfermarse”.
Con esto, el valor de la investigación radicó en entregar “una nueva forma de entender el fenómeno a través de un grafo obtenido a partir de una base de datos”, expresa Manríquez. Una prueba de ello ha sido que el método de importancia de vértice desarrollado en trabajos posteriores, a partir del objeto matemático obtenido en esta primera publicación, está siendo implementado en la base de datos del MINSAL “con el fin de identificar a estos posibles esparcidores, y así tomar medidas o dirigir políticas públicas”, concluye el investigador.
Publicada en la revista interdisciplinaria de salud International Journal of Environmental Research and Public Health indexada en Scopus y Wos, esta investigación permitió dar sustento a otros tres trabajos posteriores, “A generalization of the importance of vertices for an undirected weighted graph”, “Protection strategy for edge-weighted graphs in disease spread” y “Protection strategy against an epidemic disease on edge-weighted graphs applied to a Covid-19 case”.
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