Sistema de apoyo para alertas tempranas de posibles contagios mediante técnicas de análisis de datos.

  • Código: 49982
  • Fecha del proyecto: Desde junio 1 de 2012 hasta septiembre 14 de 2020
  • Financiado por: MinCiencias - Invitación a presentar propuestas de proyectos relacionados con la pandemia de Covid-19
  • Contenido externo adicional

Proyecto de investigación

Este proyecto tuvo como objetivo diseñar y construir un sistema de apoyo para alertas tempranas de posibles contagios ante la expansión del SARS-CoV-2, que permite que los posibles contagiados se enteren de su situación tanto por la relación reciente con contagiados o por la permanencia en sitios donde estuvieron los contagiados, además ofrece información sobre el comportamiento de contagios en el área de influencia. Se espera que ante esta información los usuarios tomen las medidas necesarias para no convertirse en un eslabón más de la cadena de contagios y que pueda servir como elemento adicional a considerar por las entidades y organizaciones para tomar decisiones basadas en evidencia ante el comportamiento de la pandemia y una herramienta para el regreso a las actividades normales.

Para el desarrollo del sistema de apoyo para alertas tempranas de posibles contagios, que se denominó Covidalert, se cubrieron las etapas de recuperación, adquisición y preprocesamiento de datos de diferentes fuentes, tales como datos oficiales de los entes gubernamentales, información generada por plataformas en la nube, captura de datos de voluntarios en cuanto a sus recorridos y contactos, además de comportamiento de habitantes de diferentes sectores geográficos y los generados por la aplicación móvil diseñada e implementada. Esta información ha sido organizada y centralizada para consulta constante y de forma automática.

El desarrollo del sistema se planeó por módulos, según los objetivos del Proyecto, pero manteniendo la visión como sistema. Se diseñaron y programaron algoritmos que aprovechan estos datos para el modelado de la red social, para la determinación y difusión los lugares con una alta probabilidad de contagio y eventual predicción de contagios apoyados en diferentes librerías de análisis de datos. Además, se han diseñado, implementado y probado algoritmos para identificación de interacciones sociales a partir de diferentes dispositivos. Uno de los enfoques relevantes del sistema es que está basado en visión híbrida, tanto desde la recolección de los datos, como desde los algoritmos implementados, lo cual le da versatilidad y ante falta de algunos componentes esperados, el sistema mantiene su funcionamiento. Covidalert incluye un sitio web que permite ver los resultados de la aplicación de los algoritmos sobre los datos disponibles y una aplicación móvil, de acceso abierto y disponible para la comunidad.

Covidalert, en su aplicación móvil, incorpora diferentes tecnologías que permiten que se registren por diferentes medios, como códigos QR o bluetooth, la visita o ingreso a lugares que permiten identificar tiempo y espacio donde concurrieron usuarios y que ante un reporte de contagio, se envíen notificaciones de exposición y alertas mediante diferentes herramientas tecnológicas. Los algoritmos implementados recogen las mejores opciones desde el estado del arte y de la práctica implementada en varios países.

La aplicación móvil y el sitio web de Covidalert está siendo difundido para su uso por diferentes entidades y para usuarios en general. Sin embargo, los primeros beneficiarios son las mismas entidades que participaron en la ejecución del Proyecto. Se ha habilitado un perfil de “empresa” que permite que se puedan hacer análisis específicos por institución y proveer información detallada para las mismas.

El sistema implementado está basado en librerías libres y de código abierto, logrando obtener resultados relevantes en lo técnico que reflejan la capacidad del recurso humano disponible.

Se diseñó y realizó por fases una campaña de difusión para crear conciencia respecto a las posibilidades de contagio y para incentivar el uso del sistema.

El Plan de Transferencia de conocimiento al SENA, se desarrolló completamente con muy buenos resultados, e incluso con actividades adicionales a la propuesta inicial y esperamos que también sean beneficiarios directos del sistema desarrollado.

El objetivo general del proyecto se ha cumplido y el impacto esperado está orientado a salvar vidas y a apoyar el regreso a las actividades normales de algunas instituciones.

Equipo participante en este proyecto

Néstor Darío Duque Méndez

Responsable del Proyecto
Investigador Senior
Doctor en Ingeniería

Valentina Tabares Morales

Investigador Junior
Doctora en Ingeniería