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Recientemente fue lanzado el aplicativo para celulares ‘Perú en tus manos’, creado por iniciativa del Ejecutivo con el afán de prevenir futuros contagios del COVID-19. Actualmente, la aplicación cuenta con tres funcionalidades principales para la prevención, información y alerta sobre casos relacionados a esta enfermedad. Sin embargo, la aplicación será optimizada con una nueva funcionalidad que permita un seguimiento más preciso de la propagación de la epidemia.
Inicialmente, la aplicación ha desplegado tres funcionalidades importantes: la primera consiste en un triaje digital que permite al ciudadano realizar una autoevaluación, a través de un cuestionario, sobre el riesgo de haber contraído COVID-19 y recibir una orientación sobre qué hacer. Luego, un mapa con las zonas de riesgo que permiten al ciudadano conocer donde hay mayor porcentaje de casos para evitar, en lo posible, que se circulen por ellas y, de tener que hacerlo, saber cómo adoptar las medidas necesarias. Finalmente, la tercera funcionalidad permite compartir ubicación para que la aplicación pueda enviarle al ciudadano alertas sobre las zonas de riesgo y que el Ministerio de Salud los acompañe y atienda en casos de emergencia.
Como es tendencia durante esta era digital, las optimizaciones oportunas permiten que aplicativos como este sean más útiles y precisos. En línea con eso, expertos de la Universidad de Ingeniería y Tecnología (UTEC), por encargo de la Secretaría de Gobierno Digital de la Presidencia del Consejo de Ministros, liderada por Marushka Chocobar, desarrollaron un nuevo algoritmo para ayudar a contener un brote epidémico mediante el seguimiento de posibles infecciones en el período de incubación. Esta solución, llamada Contact Tracing, puede ser particularmente útil en la actual pandemia de COVID-19 y, además, podría usarse para prevenir eventos similares en el futuro.
El reciente brote de COVID-19 mostró que el enfoque inicial es difícil de seguir e insostenible cuando el período de incubación es largo, debido a la gran cantidad de interacciones y la falta de estrategias para advertir a las personas que podrían haberse infectado. El no contar con un método eficiente para rastrear la propagación de la epidemia puede traducirse en un crecimiento exponencial de casos, y esto, a su vez, puede conducir a una pandemia que es difícil de contener sin restricciones severas a la libertad de las personas.
Para ralentizar estadísticamente y contener un brote epidémico. La idea principal del algoritmo propuesto es tratar a cada "paciente positivo" como el "paciente cero" utilizando una estrategia de rastreo de contactos. Esta nueva funcionalidad permite rastrear otros dispositivos en las proximidades y cifrar todas las interacciones en una "lista de contactos próximos". En el caso de que un paciente esté infectado el algoritmo calcula la probabilidad de contagio de la lista de contactos próximos advirtiendo esto a la autoridad médica quien finalmente envía notificaciones advirtiendo sobre el posible contagio.
Para esta importante labor, el equipo multidisciplinario de UTEC liderado por Jesús Bellido, está conformado por los expertos José Miguel Renom, Fabien Corniller, Claudia Antonini, Yamilet Serrano, junto a estudiantes de Ciencia de la Computación Jose Garcia, Roosvelt Ubaldo, Carlos Cupe y Jonathan Loza.
Además, este equipo está integrado por más de 40 profesionales de distintas instituciones:
Gobierno
- PCM.
- MEF.
- MINSA.
- Project Manager: Sergio Pancorbo.
COVID Task Force - UTEC
- Jose Miguel Renom.
- Claudia Antonini.
- Fabien Corniller.
- Yamilet Serrano.
- Cristian Lopez del Alamo.
- Martin Ferraro.
- Nicolás Hochschild.
- Jesus Bellido.
Comité Académico
- Cristian Lopez del Alamo (Universidad de la Salle, Perú).
- Kristian López Vargas (UCSC, EEUU).
- Lucía Del Carpio (INSEAD, Francia).
- Gianmarco León-Ciliotta (UPF, España).
- Gonzalo Panizo García (IMCA-UNI).
- Miguel Núñez del Prado (U del Pacífico).
- Hugo Alatrista (U. del Pacífico).
Compañías desarrolladoras
- Tekton Labs.
- Kambista.
- Sapia.
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