Valencià:
Els grups d’investigació Geotec, Anàlisi de Formes 2D i 3D, Aprenentatge Estadístic en Intel·ligència Artificial, Esterologia i GIANT de la Universitat Jaume I de Castelló participen juntament amb altres deu grups de sis entitats de la Comunitat Valenciana en el projecte «Ciències de dades contra la COVID-19» (CD4COVID), un treball col·laboratiu que es desenvolupa de forma voluntària i altruista des del començant de la crisi causada per la pandèmia.
El projecte CD4COVID ha obtingut recentment finançament del fons Supera COVID-19 que Banco Santander va llançar a l'abril, juntament amb CRUE Universidades Españolas i el Consell Superior d’Investigacions Científiques (CSIC). El fons, dotat amb 8,5 milions d’euros pel finançament de programes, projectes i mesures de suport, té com a objectiu minimitzar l’impacte de la crisi generada per la pandèmia i se centra en tres línies d’actuació: investigació, projectes d’impacte social i enfortiment de la capacitat tecnològica de les universitats espanyoles.
La investigació «Ciències de dades contra la COVID-19» aglutina la participació de la societat civil (a través d’una enquesta ciutadana), experts i expertes de l’entorn acadèmic-investigador i l’administració pública, amb l’objectiu d’aportar informació perquè els responsables de la gestió pública de la crisi puguen prendre decisions informades i basades en evidències científiques obtingudes de l’anàlisi de dades.
La iniciativa, vinculada a l’Estratègia Valenciana en Intel·ligència Artificial mitjançant el comissionat de la presidència que ocupa la investigadora Nuria Oliver, està formada per més d’una vintena d’experts i expertes d’universitats i centres d’investigació de la Comunitat Valenciana i un investigador de Microsoft que usen els recursos de les seues pròpies institucions. El projecte inclou tres grans àrees de treball: modelatge de la mobilitat humana; models epidemiològics computacionals i ciències de dades per a la presa de decisions públiques.
Està en marxa des de l’inici de la crisi al març i la seua previsió és que siga operatiu fins a principis de 2021, quan tot fa pensar que es disposarà d’una vacuna i ja no serà tan necessari seguir monitorant l’epidèmia. Diàriament, la comissionada de la Generalitat Valenciana, Nuria Oliver, elabora un informe amb les prediccions del dia, amb anàlisi addicionals segons les prioritats que es comparteix amb els membres del Consell. A més de la informació obtinguda (bases de dades, mapes o informes) en les tres àrees de treball, l’equip té previst implementar un portal web per a difondre tota a informació que puga mostrar-se en obert.
Els grups d’investigació que formen part del grup de treball són Human(ity) Centric Artificial Intelligence de la Fundació Ellis d’Alacant; Geotec (liderat per Joaquín Huerta), Anàlisi de Formes 2D i 3D, Aprenentatge Estadístic en Intel·ligència Artificial, Estereologia (amb Marina Martínez García) i GIANT (amb Emilio Sansano) de la Universitat Jaume I de Castelló; MVRlab: Laboratori d’Investigació en Visió Mòbil i Lucentia de la Universitat d’Alacant; ESI International Chair on Real Time Control for Simulation de la Universitat Cardenal Herrera-CEU; Unitat Mixta CIPF-FIsabio d’Imatge Biomèdica del Centre d’Investigació Príncep Felip-FISABIO; Centre d’Investigació Operativa, Valencia Bayesian Research Group i DataScientistUMH de la Universitat Miguel Hernández; i Institut Universitari de Matemàtica Pura i Aplicada, Valencian Research Institute for Artificial Intelligence (VRAIN) de la Universitat Politècnica de València.
Àrees de treball
La primera àrea, modelatge de la mobilitat humana, concentra l’anàlisi de dades agregades i anonimitzades extretes a partir de la xarxa de telefonia mòbil i compartides per l’Institut Nacional d’Estadística (INE) que té un acord amb Telefónica, Vodafone i Orange. A partir de les dades d’unes cinc mil persones, s’analitza la mobilitat real de la ciutadania des del començament de l’epidèmia, s'obté informació sobre com han funcionat les mesures de contenció i s'han identificat comunitats i fluxos de persones per a predir millor la propagació de la COVID-19 si se'n produeixen brots.
La segona àrea de treball s’ocupa de la creació de models epidemiològics computacionals que permeten predir el nombre de persones infectades i recuperades al llarg de temps, així com realitzar simulacions sobre com progressaria la pandèmia sota diferents escenaris de mobilitat. Es treballa amb dos tipus de models: metapoblacionals tipus SEIR i individuals d’agents. El SEIR descriu l’evolució amb una classificació en quatre classes (persones susceptibles, exposades, infeccioses i recuperades) que canvia al llarg del temps i que s’ha adaptat als 24 departaments de salut de la Comunitat Valenciana.
L’anàlisi d’aquestes dades els permet inferir la prevalença real de la COVID-19 i descartar o no una possible situació d’«immunitat comunitària». A més a més, s’apliquen mètodes de machine learning per a predir situacions futures i explicar la importància de determinades variables (edat, llars intergeneracionals, prevalença de símptomes, etc.) per a determinar el risc present i futur dels departaments de salut i estudiar, per exemple, les necessitats de llocs a l’UCI.
Per últim, la tercera àrea, ciències de dades per a la presa de decisions públiques, s’encarrega d’elaborar models predictius diaris del nombre de persones afectades, hospitalitzades, casos actius, UCI i persones que han faltat. A més, incorpora les dades obtingudes mitjançant una enquesta ciutadana (amb 200.000 respostes) que se centra en cinc aspectes: comportament social durant el confinament; resiliència respecte a les mesures de confinament; impacte econòmic i laboral; estat de salut física i estat d’ànim i ús de la tecnologia. També s’elabora un mapa de prioritat o risc per a cadascun dels 24 departaments de salut que prediu la probabilitat d’ocupar llits de persones malaltes crítiques durant els següents cinc o vuit dies.

Español:
Los grupos de investigación Geotec, Análisis de Formas 2D y 3D-Aprendizaje Estadístico en Inteligencia Artificial, Estereología y GIANT de la Universitat Jaume I de Castellón participan junto con otros diez grupos de seis entidades de la Comunidad Valenciana en el proyecto «Ciencias de datos contra la COVID-19» (CD4COVID), un trabajo colaborativo que se desarrolla de forma voluntaria y altruista desde el comienzo de la crisis causada por la pandemia.
El proyecto CD4COVID ha obtenido recientemente financiación del fondo Supera COVID-19 que Banco Santander lanzó en abril, junto a CRUE Universidades Españolas y el Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC). El fondo, dotado con 8,5 millones de euros para la financiación de programas, proyectos y medidas de apoyo, tiene por objeto minimizar el impacto de la crisis generada por la pandemia y se centra en tres líneas de actuación: investigación, proyectos de impacto social y fortalecimiento de la capacidad tecnológica de las universidades españolas.
La investigación «Ciencias de datos contra la COVID-19» aglutina la participación de la sociedad civil (a través de una encuesta ciudadana), expertos y expertas del entorno académico-investigador y la administración pública, con el objetivo de aportar información para que los responsables de la gestión pública de la crisis puedan tomar decisiones informadas y basadas en evidencias científicas obtenidas del análisis de datos.
La iniciativa, vinculada a la Estrategia Valenciana en Inteligencia Artificial mediante el comisionado de la presidencia que ocupa la investigadora Nuria Oliver, está formada por más de una veintena de expertos y expertas de universidades y centros de investigación de la Comunidad Valenciana y un investigador de Microsoft que usan los recursos de sus propias instituciones. El proyecto incluye tres grandes áreas de trabajo: modelado de la movilidad humana; modelos epidemiológicos computacionales y ciencias de datos para la toma de decisiones públicas.
Está en marcha desde el inicio de la crisis en marzo y su previsión es que esté operativa hasta principios de 2021, cuando todo hace pensar que se dispondrá de una vacuna y ya será menos necesario seguir monitorizando la epidemia. Diariamente, la comisionada de la Generalitat Valenciana, Nuria Oliver, elabora un informe con las predicciones del día, con análisis adicionales según las prioridades que se comparte con los miembros del Consell. Además de la información obtenida (bases de datos, mapas o informes) en las tres áreas de trabajo, el equipo tiene previsto implementar un portal web para difundir toda la información que pueda mostrarse en abierto.
Los grupos de investigación que forman parte del grupo de trabajo son Human(ity) Centric Artificial Intelligence de la Fundación Ellis de Alicante; Geotec (liderado por Joaquín Huerta), Análisis de Formas 2D y 3D, Aprendizaje Estadístico en Inteligencia Artificial , Estereología (con Marina Martínez García) y GIANT (con Emilio Sansano) de la Universitat Jaume I de Castelló; MVRlab: Laboratorio de Investigación en Visión Móvil y Lucentia de la Universitat d'Alacant; ESI International Chair on Real Time Control for Simulation de la Universidad Cardenal Herrera-CEU; Unidad Mixta CIPF-FISABIO de Imagen Biomédica del Centro de Investigación Príncipe Felipe-FISABIO; Centro de Investigación Operativa, Valencia Bayesian Research Group y DataScientistUMH de la Universidad Miguel Hernández; e Instituto Universitario de Matemática Pura y Aplicada, Valencian Research Institute for Artificial Intelligence (VRAIN) de la Universitat Politècnica de València.
Áreas de trabajo
La primera área, modelado de la movilidad humana, concentra el análisis de datos agregados y anonimizados extraídas a partir de la red de telefonía móvil y compartidos por el Instituto Nacional de Estadística (INE) que tiene un acuerdo con Telefónica, Vodafone y Orange. A partir de los datos de unas cinco mil personas se analiza la movilidad real de la ciudadanía desde el comienzo de la epidemia obteniéndose información sobre cómo han funcionado las medidas de contención e identificándose comunidades y flujos de personas para predecir mejor la propagación de la COVID-19 si se producen brotes.
La segunda área de trabajo se ocupa de la creación de modelos epidemiológicos computacionales que permiten predecir el número de personas infectadas y recuperadas a lo largo del tiempo, así como realizar simulaciones sobre cómo progresaría la pandemia bajo diferentes escenarios de movilidad. Se trabaja con dos tipos de modelos: metapoblacionales tipo SEIR e individuales de agentes. El SEIR describe la evolución con una clasificación en cuatro clases (personas susceptibles, expuestas, infecciosas y recuperadas) que cambia a lo largo del tiempo y que se ha adaptado a los 24 departamentos de salud de la Comunidad Valenciana.
El análisis de estos datos permite inferir la prevalencia real de la COVID-19 y descartar o no una posible situación de «inmunidad comunitaria». Además, se aplican métodos de machine learning para predecir situaciones futuras y explicar la importancia de determinadas variables (edad, hogares intergeneracionales, prevalencia de síntomas, etc.) para determinar el riesgo presente y futuro de los departamentos de salud y estudiar, por ejemplo, las necesidades de puestos en la UCI.
Por último, la tercera área, ciencias de datos para la toma de decisiones públicas, se encarga de elaborar modelos predictivos diarios del número de personas afectadas, hospitalizadas, casos activos, UCI y personas que han fallecido. E incorpora los datos obtenidos mediante una encuesta ciudadana (con 200.000 respuestas) que se centra en cinco aspectos: comportamiento social durante el confinamiento; resiliencia respecto a las medidas de confinamiento; impacto económico y laboral; estado de salud física y estado de ánimo y uso de la tecnología. También se elabora un mapa de prioridad o riesgo por cada uno de los 24 departamentos de salud que predice la probabilidad de ocupar camas de personas enfermas críticas durante la los siguientes cinco u ocho días.