El BSC pone a disposición de científicos y administraciones una herramienta para visualizar la relación entre la movilidad de los ciudadanos y el riesgo de propagación de la Covid-19

25 Noviembre 2020
Covid-19 Flow-Maps integra los datos de casos conocidos de Covid 19 y de movilidad de los ciudadanos.

La herramienta puede servir de apoyo a las administraciones, para la toma de decisiones; a los epidemiólogos, para alimentar sus modelos con datos actualizados, y a los ciudadanos, para visualizar la relación de la pandemia, la movilidad y su riesgo asociado.

El proyecto COVID19 Flow-Maps se nutre diariamente de datos de las administraciones sanitarias y del Ministerio de Transportes, Movilidad y Agenda Urbana

El Barcelona Supercomputing Center – Centro Nacional de Supercomputación (BSC-CNS) pone a disposición de administraciones, investigadores y ciudadanos una herramienta de información geográfica que permite visualizar el riesgo de propagación de la covid-19 asociado a la movilidad poblacional.

La plataforma Covid-19 Flow-Maps integra datos de casos conocidos de Covid19, procedentes de las administraciones sanitarias (Ministerio de Sanidad y consejerías de salud de los gobiernos de Castilla y León, Catalunya, Madrid, Navarra y el País Vasco) y datos de movilidad de ciudadanos del Ministerio de Transportes, Movilidad y Agenda Urbana.

Todos los datos del sistema están georreferenciados, lo que permite su representación en un mapa y facilita su integración, análisis e interpretación.

Covid-19 Flow-Maps permite visualizar el riesgo de contagio de Covid-19 de una zona determinada asociada a la afluencia de ciudadanos procedentes de otras áreas geográficas.

El riesgo se calcula a base de relacionar los casos de covid-19 conocidos con los datos que nos indican a qué zonas y con qué intensidad se están desplazando los ciudadanos de las áreas afectadas. Los patrones de movilidad se infieren a partir de datos de telefonía móvil anonimizados y agregados por día y área de movilidad.

Los datos se actualizan automáticamente a medida que las administraciones los incorporan a sus sistemas de información pública y el detalle de la información se ofrece a escala provincial, a nivel de toda España, y a escala menor (áreas o zonas básicas de salud) cuando esta información está disponible, como es el caso de las comunidades de Castilla y León, Catalunya, Madrid, Navarra y el País Vasco.

Covid-19 Flow Maps es una iniciativa del Departamento de Ciencias de la Vida del Barcelona Supercomputing Center y su objetivo es ser un apoyo a las autoridades sanitarias a la hora de tomar decisiones y también una herramienta a disposición de los epidemiólogos y el público en general.

Flow-Maps ofrece un acceso web mediante tableros que permiten explorar de forma visual el estado de la pandemia y el riesgo asociado al movilidad. A demás, se puede acceder a toda la información contenida en la base de datos empleando una API-REST, diseñada para profesionales que quieran integrar los datos en sus propios sistemas.

Miguel Ponce de León, coordinador de Flow-Maps cuenta que esta es “la primera entrega de un conjunto de herramientas del BSC para analizar, visualizar y predecir el comportamiento de la pandemia de COVID-19. Trabajamos para integrar en la plataforma modelos epidemiológicos que se nutran de estos datos y permitan avanzar en la predicción de riesgo.”

Alfonso Valencia, Prof ICREA y director del Departamento de Ciencias de la Vida del BSC afirma que “el tamaño masivo de los datos de movilidad, las peculiaridades de la información sanitaria distribuida y la integración con los modelos epidemiológicos constituyen un escenario complejo, en el que podemos progresar gracias a las enormes capacidades técnicas y computacionales del BSC”.

Covid 19 Flowmaps se ha realizado con fondos del Departament de Polítiques Digitals i Administració Pública de Catalunya, en colaboración con el Center for Innovation for DataTech and Artificial Intelligence (CIDAI); de la Secretaria de Digitalización e Inteligencia Artificial (SEDIA) del Ministerio de Asuntos Económicos y Transformación Digital, y del Instituto Nacional de Bioinformática – Instituto de Salud Carlos III (INB-ISCIII).