Traducido por Jorge Reyes - NT2 Labs, MT Trading
Original: Wolfram Blog
Recursos y datos sobre la pandemia de COVID-19

¿Cómo se le ocurrió al Departamento de Salud y Atención Social (DHSC) su respuesta de múltiples fases para abordar el COVID-19? En esta publicación planteo como el plan original del gobierno del Reino Unido contra el coronavirus se alinea con el proceso de pensamiento computacional de cuatro pasos . Los profesores pueden usar esta publicación como un recurso gratuito.

Considere que, donde sea posible, mis datos son previos a la publicación del plan del DHSC.

El proceso de pensamiento computacional
¿Qué es el proceso de pensamiento computacional? En palabras sencillas, es una secuencia de cuatro pasos que se puede seguir para resolver un problema. El objetivo no es solo obtener una solución, sino garantizar que se tomaron las decisiones correctas, se utilizaron las herramientas adecuadas y se lograron los resultados correctos.
Los pasos son los siguientes: usted define explícitamente el problema que desea resolver, lo resume en una forma computacional, calcula una respuesta y luego interpreta el resultado:

Si después de la interpretación el resultado no cumple con sus requisitos iniciales, entonces se repite el proceso, subiendo iterativamente en la hélice de la solución hasta que el investigador esté satisfecho con el resultado:

El Plan
A principios de marzo, el DHSC publicó un plan de acción para enfrentar el coronavirus ("Una guía de lo que se puede esperar que ocurra en todo el Reino Unido"). El plan tiene tres fases principales: contener, retrasar y mitigar, con cada nueva fase reemplazando a la última. También hay un proyecto subyacente en curso. Al momento de escribir esta publicación, el Reino Unido ha alcanzado la fase de retraso.

Fase I: Contención
Desafío: ¿cómo podemos evitar que la infección se propague?

Definiendo el problema
La primera fase supone que los casos son pocos y dispersos (como en realidad lo fueron en ese momento) y que las transmisiones sólo se realizan a través del contacto cercano (es decir por medio de transmisión en el aire de corto alcance). También supone que el virus tiene un período de incubación de hasta dos semanas.

Resumen en forma computacional
Una vez que se ha identificado a una persona infectada, se puede controlar la propagación de la infección por medio del rastreo de contactos (averiguar con quién ha estado en contacto la persona y, si es necesario, aislarla). Esto se puede modelar con un modelo de transmisión.
Generar una respuesta
Aquí hay un ejemplo de un modelo de transmisión estocástica:
" Viabilidad de control de los brotes de COVID-19 mediante el aislamiento de casos y contactos", por Joel Hellewell, Sam Abbott, et al.

Interpretando el resultado
Este modelo sugiere que el rastreo de contactos y el aislamiento son suficientes para contener un nuevo brote, pero que la probabilidad de éxito disminuye si no se detectan y aislan rápidamente nuevos casos. Esto coincide con lo que recomienda el DHSC:
* Detectar y aislar casos a medida que surjan
* Repatriar a ciudadanos británicos y sus dependientes de las áreas afectadas en el extranjero (y aislar si están infectados)
* Hacer cumplir las medidas sanitarias en los puertos; Verificar en aviones o embarcaciones entrantes que todos los pasajeros estén bien
* Dar a los profesionales médicos y a la policía el poder de detener y conducir a las personas en riesgo.
* Informar a todos los profesionales médicos sobre los pasos que deben seguir si identifican a un paciente infectado.
* Informar al público sobre los pasos que deben tomar si sospechan que se han infectado (lavarse las manos, taparse con el codo al toser, etc.)
* Almacenamiento estratégico de medicamentos y equipo de protección.

Si los brotes no están contenidos y el número básico de reproducción (el número promedio de personas infectadas por un individuo promedio infectado) es muy aevado, la infección generalizada puede ser inevitable. Esto nos lleva a la fase dos: Retraso o Ralentización.

Fase II: Retraso o Ralentización.
Desafíos: ¿Cómo podemos reducir la presión sobre el NHS? ¿Cómo podemos retrasar el pico de infecciones?

Definiendo el problema
Estar en la segunda fase significa que aislar individuos infectados no ha funcionado. La propagación del virus es inevitable. Con el aumento de las infecciones, los hospitales verán un ingreso mucho mayor de pacientes con problemas respiratorios. Si esto ocurre durante los meses de invierno, donde tales problemas ya son más comunes, se podría desbordar el sistema. Encontrar una vacuna es fundamental si la carga del sistema se debe aliviar por completo.

Resumen en forma computacional
Modelar cómo se propaga el virus ahora es crítico. Con pocos datos concretos para avanzar tiene sentido observar cómo se han modelado en el pasado virus similares como la influenza estacional o el SARS. Los modelos típicos incluyen:

Modelos compartimentales
Modelos basados ​​en agentes
(Tenga en cuenta que estos tipos de modelos no son mutuamente excluyentes).

Calcular una respuesta
Aquí hay algunos ejemplos de Wolfram Community:
" Simulación de una epidemia basada en agentes" , de Jon McLoone
" Simulación epidémica con un contenedor de polígonos ", de Francisco Rodríguez
" Modelos epidemiológicos para la influenza y el COVID-19 ", de Robert Nachbar
" Modelos de red basados ​​en agentes para COVID-19 ", por Christopher Wolfram

Aquí hay un excelente análisis de epidemias con modelos SIR de 3Blue1Brown :
" Simulando una epidemia ", por Grant Sanderson

Interpretando el resultado
Juntos, estos modelos sugieren que las estrategias de aislamiento pueden reducir la tasa máxima de infección, o "aplanar la curva" y que muchas reuniones pequeñas son mejores que unas pocas grandes. Esto coincide con lo que recomienda el DHSC:
* Continúe detectando y aislando casos a medida que surjan
* Hacer cumplir el distanciamiento social (cerrar lugares públicos, alentar a trabajar desde el hogar, cancelar reuniones grandes, desaconsejar viajar, excepto los viajes esenciales, etc.)
* Aumentar la publicidad de los consejos a las personas sobre cómo protegerse y proteger a los demás.

Muchas empresas dependen de los viajes que realizan los clientes (por ejemplo, la industria del turismo) o tienen procedimientos que no pueden llevarse a cabo desde casa (por ejemplo, tiendas y restaurantes). Al imponerse el distanciamiento socia podría ocurrir que una pandemia prolongada generaría un desempleo generalizado en la población. Esto nos lleva a la fase tres: mitigación.

Fase III: Mitigación
Desafíos: ¿Cómo podemos salvar tantas vidas como sea posible? ¿Cómo podemos asegurar que el país siga funcionando?

Definiendo el problema
La tercera fase asume que el virus ahora está ampliamente establecido o continúa por más tiempo de lo previsto inicialmente. El gobierno ahora debe decidir sobre sus prioridades para la salud del país, tanto desde un punto de vista médico como económico.
Los hospitales, por ejemplo, deben determinar cómo pueden usar sus recursos estratégicamente para minimizar el número de víctimas. El HM Revenue and Customs (HMRC) debe decidir cómo abordar el desempleo a gran escala.
Estar al día con los últimos datos ahora es esencial: ¿Cómo se correlacionan la edad y la salud con la susceptibilidad al virus o su gravedad? ¿Quiénes corren más riesgo? ¿Qué industrias y cuáles zonas del país serán las más afectadas por el desempleo?

Resumen en una forma computacional
Los métodos de optimización como la programación lineal se pueden utilizar para ayudar a asignar equipos médicos a los lugares correctos. Los esquemas de ingresos existentes pueden modificarse para trabajar en una escala más amplia.

Calcular una respuesta
Aquí hay algunas visualizaciones de datos que comparan edad e ingresos con muertes:
"Estudio sobre personas mayores en mayor riesgo por el coronavirus ", por Niall McCarthy
"COVID-19 Relación de casos y muertes, ingresos y edad: visualización simple ", por Mads Bahrami

Aquí hay un ejemplo de estrategia de suministro del Departamento de Salud y Servicios Humanos de EE. UU:
" Estrategias para optimizar el suministro de mascarillas: COVID-19 ", Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades.

Interpretando el resultado
Estos estudios sugieren que las muertes aumentan con la edad y los bajos ingresos medios del hogar, lo que implica que la atención médica debe concentrarse en los ancianos y que puede ser necesario un esquema de ingresos temporales del tipo estatal. Esto coincide con lo que recomienda el DHSC:

* Retrasar la atención no urgente para así tener servicios de emergencia directos para concentrarse solo en los casos prioritarios
* Apoyar a las empresas que enfrentan problemas de flujo de efectivo a corto plazo
* Apoyar el alta temprana de los hospitales; fomentar el cuidado en el hogar
* Aumentar aún más la publicidad que entrega información sobre cómo protegerse a sí mismos y a los demás
* Aprovechar eficientemente las existencias de medicamentos, dispositivos médicos y consumibles clínicos y emplear una estrategia inteligente de distribución
* Llamar a los egresados ​​médicos y a los médicos jubilados nuevamente al servicio
* Reducir el enfoque en medidas a gran escala (como el rastreo intensivo de contactos).

Observaciones finales
Esta publicación ha demostrado cómo el plan del DHSC se alinea con el proceso de pensamiento computacional. Lo más importante de todo es que se ha demostrado que el hecho de obtener las suposiciones correctas antes de abordar un problema es esencial para obtener una respuesta significativa.
Para obtener más información sobre cómo se puede aplicar el proceso a nivel industrial, gubernamental, educativo o individual, visite computationalthinking.org .
Si desea probar el proceso usted mismo, hay varios módulos de resolución de problemas de la escuela secundaria disponibles en esta página de la Comunidad Wolfram .

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