Soporte de decisiones frente al COVID-19: reporte de una experiencia interdisciplinaria

Abstract

La pandemia del virus COVID-19 produjo cambios sin precedentes en el funcionamiento de la sociedad, y la necesidad de brindar una respuesta rápida a los numerosos problemas e interrogantes relacionados con su propagación. Durante los primeros meses de 2020 muchos investigadores modificaron sus actividades programadas y se abocaron a buscar respuestas, intentar contribuciones o desarrollar productos de rápida aplicación para la mitigación de los efectos de la pandemia en los distintos sectores de la sociedad. En este trabajo se describe la experiencia de un grupo interdisciplinario con base en el Observatorio Astronómico de Córdoba, en el desarrollo de herramientas para el soporte de decisión frente a la propagación del virus en Argentina, aplicando metodologías de ciencias de datos, computación y administración. A través de distintas líneas de trabajo y en colaboración remota, se produjeron herramientas para la carga y mantenimiento de datos epidemiológicos, destinadas a validar la información ofrecida en los reportes de las autoridades y a dotar a sistemas de salud de un recurso ágil y seguro para la carga de datos. Además, se llevó a cabo la implementación y análisis de modelos epidemiológicos, los cuales fueron modificados para proponer diferentes escenarios, y acompañados de herramientas interactivas de visualización. Se discute brevemente el rol de las ciencias duras en problemas aplicados de interés general.

The COVID-19 pandemic produced unprecedented changes in our society, leading to the need of tools for the prompt response to the problems linked to its spread. During the early months of 2020, many scientists adapted their activities and committed to the study and analysis of COVID-19 data. These initiatives produced tools to help at alleviating the effects of the pandemic. Here we describe the experience of an interdisciplinary group on the development of data oriented decision support tools. These tools were offered and partially used to analyse the spread of the virus in Argentina. Through diverse approaches and working remotely, we produced tools for loading and maintaining epidemiologic data. In these tasks we applied data science, informatics and administration methodologies. We aimed at validating the information made public by the health authorities. Thus, we designed and offered an agile and safe resource for data ingestion to the health system. We also implemented and analysed epidemic models, which were adapted to propose alternative scenarios. The models are open and accompanied with interactive visualisation tools. Finally, we discuss the role of science in applied problems of general interest.