Con ese reto en mente, Unai Otamendi, alumno de la Facultad de Ciencia y Tecnología de la Universidad del País Vasco, se ha propuesto el objetivo de desarrollar un programa para implementar varias medidas y analizar sus consecuencias en su Trabajo de Fin Grado (Portaera sozialaren eragina epidemien hedapenean; Simulazio epidemiologikoak burutzeko programaren diseinu eta inplementazioa). De hecho, acaba de conseguir una matrícula de honor por su trabajo.

Recientemente ha obtenido matrícula de honor por este trabajo

“La base del método consiste en construir un área de simulación basada en investigaciones sociológicas y datos demográficos y de empleo, como si se tratara de un videojuego de SIMS basado en la realidad. Ese área podría ser una universidad, un municipio o una provincia. En mi caso, me he basado en Oñati. Por último, implementando un modelo de contagio, se puede analizar la expansión de una enfermedad, comprobando las consecuencias de aquellas medidas que influyen en el comportamiento de las personas”, explica Unai Otamendi, alumno del Grado en Ingeniería Electrónica de la Faculta de Ciencia y Tecnología.  

Para comprobar la fiabilidad del programa, se han implementado las medidas que se establecieron entre el 19 de junio al 12 de diciembre de 2020 en el Estado y en la Comunidad Autónoma Vasca (uso obligatorio de la mascarilla; apertura de colegios; aforo del 60% en locales culturales, deportivos y de hostelería…), y se han comparado los resultados de la simulación con los casos detectados en Oñati durante ese periodo. Tal y como se puede ver en la siguiente imagen, los resultados han sido buenos.

Con el fin de investigar otras opciones que ofrece el programa, Otamendi ha implementado y probado varias medidas de uso de mascarillas, distanciamiento y distintos métodos de rastreo, comprobando las consecuencias de cada una de ellas.

Métodos de rastreo más rigurosos

De ese modo, ha comprobado que las medidas de uso de mascarillas y distanciamiento son clave, ya que se ha conseguido suavizar la curva epidemiológica y disminuir notablemente el número de casos. Por otro lado, el alumno también ha estudiado el impacto que podría tener el hecho de aplicar métodos de testeo y rastreo más rigurosos.

«El aumento del número de tests puede ralentizar considerablemente la velocidad de propagación de la enfermedad»

“Se puede comprobar que el aumento de números de test realizados reduciría notablemente la expansión de la enfermedad, así como el número de casos . Por otro lado, se ha comprobado que mediante métodos de rastreo más riguroso se podría disminuir el número total de contagios. De hecho, en las simulaciones hemos conseguido reducirlo de 4.195 casos a 673, es decir, hemos visto que el número de casos se puede reducir hasta más de seis veces”, ha explicado.

Este modelo epidemiológico basado en las personas que se ha diseñado para un Trabajo de Fin de Grado puede ser utilizado en simulaciones de distintas zonas, tal y como se ha hecho con Oñati. Mediante el mismo procedimiento utilizado en este trabajo, se podría pasar de áreas como el centro de trabajo o la universidad a otras como municipios, ciudades o regiones. Además, puede ser de ayuda para diseñar medidas más efectivas contra las epidemias o para realizar una previsión de la evolución que puede tener una pandemia.

“Las teorías y los procedimientos diseñados para este trabajo son novedosos, por lo que hay muchos aspectos a mejorar. Sin embargo, creemos que pueden abrir muchas puertas de cara al futuro. Este trabajo puede servir de base para desarrollar programas que se utilicen para planificar estrategias de rastreo, medidas de seguridad y estrategias de vacunación adecuadas para la pandemia causada por la COVID-19, así como para otras enfermedades que puedan surgir en el futuro”.