Covid: IA para analizar aguas residuales y predecir el avance de casos

Covid: IA para analizar aguas residuales y predecir el avance de casos

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Covid: IA para analizar aguas residuales y predecir el avance de casos

El análisis de aguas residuales permite conocer en que zonas hay mayor incidencia de la pandemia. Con ‘machine learning’ podrá predecirse cambios epidemiológicosrn

20 noviembre, 2020 10:00

El análisis de aguas residuales ha sido, y está siendo, una fuente de información epidemiológica que sirve a la administración sanitaria para adoptar las medidas de control para evitar la expansión de la pandemia del Covid-19. El análisis del agua permite localizar en qué zonas de una determinada población se encuentran más restos del SARS-COV-2 lo que indica los lugares donde hay una mayor incidencia de la pandemia.

Desde finales de marzo el proyecto Wastewater-Based Epidemiology (WBE, por sus siglas en inglés), está llevando a cabo un amplio muestreo en distintos municipios para conseguir esa información epidemiológica que ayude a combatir la pandemia. El WBE puede determinar la carga de las infecciones no diagnosticadas en una determinada población, con lo que se ofrece una información adicional a la administración sanitaria al margen de la que realiza con los rastreos o las pruebas pcr.

Ahora la empresa FACSA -compañía de Grupo Gimeno especializada en el ciclo integral del agua- y el ITI, centro tecnológico especializado en TIC, han firmado un acuerdo de colaboración para añadir inteligencia artificial a este análisis. El acuerdo se enmarca en el proyecto COVID WATER: El papel de las aguas residuales en la detección de Covid-19: evolución de la pandemia y rol en el control preventivo de futuros rebrotes, financiado por la Agencia Valenciana de la Innovación (AVI).

El objetivo del proyecto es conseguir anticiparse a nuevos brotes o repuntes en la pandemia. Para conseguirlo un grupo de trabajo multidisciplinar aplicará nuevas tecnologías disruptivas para mejorar los análisis y plantear predicciones ‘inteligentes’ que anticipen la evolución de posibles nuevos contagios.

Con técnicas de data analytics y machine learning del ITI, podrán “detectar anomalías en indicadores epidemiológicos en base al modelado de su comportamiento normal y su afinidad a modelos epidemiológicos ya existentes” aseguran. Además, podrán “predecir valores futuros o cambios de tendencia en indicadores epidemiológicos a partir de su propia serie histórica y la combinación de otras variables explicativas, como factores socioeconómicos y ambientales”.

Los resultados obtenidos se integrarán en la herramienta COVID WATER, desarrollada por FACSA, en la que se interpretan de manera inteligente los distintos datos recopilados hasta la fecha, tanto los niveles de presencia de material genético del virus SARS-CoV-2 en aguas como  los datos disponibles en relación al seguimiento de PCR realizado en las poblaciones de estudio.

El proyecto, al que ahora se une ITI, está financiado por la Agencia Valenciana de la Innovación y cuenta con la colaboración de centros de investigación como el IATA-CSIC, CEBAS-CSIC, el Instituto Universitario de Plaguicidas en Aguas de la Universitat Jaume I y la empresa  IoTsens.