Un grupo de profesores de diversas especialidades de nuestra Universidad decidió unir fuerzas para apoyar al país en esta emergencia sanitaria. Fruto de ello, desarrollaron el proyecto “Caracterizando a COVID-19: herramienta de análisis de datos de pacientes de COVID-19”, que obtuvo un financiamiento de S/ 150,000 por parte del Consejo Nacional de Ciencia, Tecnología e Innovación Tecnológica (Concytec).

La interdisciplinariedad ha sido sumamente importante para emprenderlo. “La visión diversa es indispensable para proponer mejores soluciones a problemas de tamaña complejidad como este”, señala el Dr. Alberto Gago, docente del Departamento de Ciencias y uno de los expertos de este grupo, conformado por especialistas en epidemiología, bioinformática, informática, estadística, ciencias en ingenierías sostenibles, ciencias sociales, química, física y, por supuesto, medicina.

“Para responder de una manera rápida y eficiente a una situación tan cambiante como la de hoy, es fundamental incentivar la formación de grupos no solo en el ámbito de la investigación, sino en general, para que así estos sean proactivos y con iniciativa para hacer propuestas y llevarlas a cabo”, agrega el también director del Doctorado en Física.

Múltiples perspectivas

Análisis efectivo de datos

El software que están desarrollando es un aplicativo para seguimiento y monitoreo de pacientes con COVID-19 en sus domicilios, en hospitales y cuando vuelven a casa una vez que se recuperan. El paciente solo tiene que instalar la app en su teléfono y llenar un formulario con sus datos generales: sexo, edad, lugar de residencia, condición socioeconómica, enfermedades preexistentes, así como su sintomatología y tratamiento médico diario, para poder analizar la evolución de la enfermedad.

La Dra. Gabriela Salmón, epidemióloga especialista en salud pública y docente de la Especialidad de Ingeniería Biomédica, señala que la importancia del proyecto radica en las tendencias que se puedan detectar sobre la COVID-19 a partir de la información recogida. “Por ejemplo, los datos que registran los pacientes que siguen aislamiento en su domicilio ayudarían a identificar patrones de síntomas que puedan activar una atención y respuesta más dirigida del personal de salud”, expone.

Aunque de los pacientes recuperados se sabe poco, la app ayudaría a conocer sobre síntomas que persisten cuando son dados de alta o si presentan secuelas. “La información recogida del grupo de pacientes hospitalizados, en cambio, puede ayudar a mejorar las terapias de acuerdo con la evidencia que se genera y que se registra en el aplicativo”, añade la Dra. Salmón.

Otro de los usos que tendría la aplicación sería el contact tracer, que almacenará todas las interacciones de una persona y su entorno. Este módulo permitirá conocer posibles patrones de contagio e información sobre cómo se mueve la enfermedad.

“Para poder implementar las bases de datos que usa nuestra aplicación, necesitamos una infraestructura robusta y eficiente. Toda la data anonimizada y los datos del contact tracer serán almacenados en la nube, gracias a servicios especializados de Amazon que hacen posible que nuestra aplicación maneje gran cantidad de datos y responda a la alta demanda”, puntualiza el Dr. Iván Sipirán, docente del Departamento de Ingeniería y miembro del Grupo de Inteligencia Artificial PUCP.

Visualización del aplicativo

La mayor base de datos de pacientes COVID-19

El Dr. Luis Valdivieso, docente y miembro del grupo de investigación Modelos Matemáticos y Estadísticos para la Evaluación (MMEPE-PUCP), asegura que la estadística es esencial para el análisis de los datos que se pueden encontrar a través del aplicativo. Además, con colaboración de los médicos y epidemiólogos, se podrá planificar qué variables y poblaciones son de interés registrar, y qué nivel de detalle se debe tener para mitigar las consecuencias de la pandemia.

“Este es un esfuerzo notable para poder contar con una base de datos abierta y consistente que nos permita entender lo que pasa en el Perú. De este modo, podremos prevenir casos de rebrotes o estar mejor preparados ante nuevas pandemias. Nosotros buscaremos hacer algunos reportes estadísticos al respecto, pero mientras más datos haya y más variables se consideren, mejor será nuestro entendimiento”, concluye el especialista en estadística.

El equipo: Gabriela Salmón, Ramzy Kahhat, Alberto Gago, Iván Sipiran, César Beltrán, José Luis Bazo, Alfredo Ibañez, Carlos Veliz, Luis Valdivieso, Giancarlo Sal y Rosas, Cristian Bayes, Genghis Ríos, José Manuel Magallanes. Es liderado por Layla Hirsh.