Cd. de México.-
Un grupo de investigadores estadounidenses creó el virus virtual “Safe Blues”, diseñado a semejanza del SARS-CoV-2, el cual se transmite vía Bluetooth, como una estrategia alternativa para estudiar la propagación de la enfermedad, ya que si bien un sinnúmero de ensayos han trabajado en establecer mediciones de infección eficaces mediante modelos matemáticos, sus estimaciones no alcanzan la velocidad de la propagación y se muestran retrasadas, por lo que esta nueva herramienta ha sido considerada como uno de los indicadores pandémicos más prometedores.
De acuerdo con especialistas de las universidades de Massachusetts y de Melbourne, líderes del estudio, Safe Blues estima la transmisión del Covid-19 de persona a persona en tiempo real, a diferencia de otras estrategias de medición, pues desde que un individuo se infecta y es diagnosticado como positivo puede pasar más de una semana, lo que ralentiza el proceso de identificación de los casos, en un lapso del orden de varias semanas.
“Este retraso dificulta la capacidad de los epidemiólogos, biólogos matemáticos y funcionarios de salud pública para hacer inferencias sobre la situación actual y proyecciones sobre la trayectoria futura de la propagación viral”, documenta el estudio publicado en “Patterns”.
Los expertos explicaron que Safe Blues es un token virtual que actúa parecido al nuevo coronavirus, infectando un celular a otro si las personas restringen las medidas de restricción establecidas por las autoridades sanitarias, como es el caso de acudir a reuniones sociales con un gran número de personas, la aproximación de menos de un metro con los otros, viajes y visitas a espacios concurridos.
Distancia social, ante virus y Covid-19
Estos patógenos artificiales, sin embargo, son seguros y no arremeten contra el sistema de los dispositivos. En cambio, los autores del estudio expresaron que fue creado con el objetivo de entender cómo actúa el virus y responder a las incógnitas que continúan sin ser resultas ya que, gracias al uso de técnicas de aprendizaje automático aplicadas en la pandemia real permitirán conocer el estado actual y futuro cercano de la pandemia.
Para los estudiosos este tipo de conocimiento es esencial para proponer respuestas de salud pública, pues aseguraron que de haber impuesto de manera oportuna las medidas de distanciamiento social habrían ocurrido menos infecciones generales y, por ende, un impacto económico y social menor.
En este contexto, los expertos ahondaron sobre las noblezas que ofrece Safe Blues, ya que mediante tecnología inalámbrica hace un seguimiento constante del número de contactos existentes y emergentes, ofreciendo de esta manera cifras mucho más próximas a la realidad. Además, aseguraron que su propósito dista de almacenar información sobre individuos, por lo cual no registra ninguna información personal del dispositivo.
“El tiempo que las personas pasan cerca es un factor determinante clave. Esto se hace de manera que no comprometa la privacidad individual, no cause ningún riesgo para la salud humana y no presente ningún riesgo para el software o hardware individual”, puntualizaron los líderes de la investigación.
De este modo, el virus virtual -destacaron- servirá para evaluar el impacto de actividades que pese a los efectos de la pandemia no han dejado de efectuarse, tal es el caso de eventos de contacto masivo, como manifestaciones públicas y grandes reuniones.
“Esta información se puede considerar como una medida indirecta de la proximidad física, que pueden ser utilizadas para entrenar modelos sofisticados de aprendizaje automático (ML) para estimar las cifras de infección por SARS-CoV-2 y sugerir el futuro cercano de los niveles de infección del SARS-CoV-2, lo que puede influir directamente en las decisiones de política”, mencionaron los investigadores.
Además, los académicos agregaron que pese a que algunas empresas de tecnología como Apple y Google también han procurado la creación de aplicaciones en función de conteo de contactos, ninguno de ellas rastrea en tiempo real. No obstante, los creadores de Safe Blues han tomado en cuenta estos datos para alcances más efectivos de un modelo predictivo de ML.
“Safe Blues tiene el potencial de ser un sustituto, y posiblemente una mejora, de la información de distanciamiento a nivel micro derivada de tales encuestas”, aseguraron, pues a diferencia de otros esfuerzos científicos, basados en simulaciones, el token virtual parte del comportamiento real de la población, otorgando resultados mucho más exactos.
