El BSC pone a disposición una herramienta para visualizar la relación entre la movilidad y la propagación del COVID

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 del COVID-19 asociado a la movilidad poblacional.

Esta plataforma, denominada Covid-19 Flow-Maps, integra datos de casos conocidos de COVID-19 procedentes de las administraciones sanitarias y datos de movilidad aportados por el Ministerio de Transportes, Movilidad y Agenda Urbana.

Esta información, que se actualiza cuando las administraciones la incorporan a sus sistemas de información pública, está georeferenciada, lo cual permite su representación en un mapa y facilita su integración, análisis e interpretación.

El riesgo de propagación se calcula relacionando los casos de coronavirus con los datos que indican a qué zonas y con qué intensidad se están desplazando los ciudadanos a las áreas afectadas, con patrones de movilidad inferidos a partir de datos de telefonía móvil anonimizados y agregados por día y área de movilidad.

DATOS ABIERTOS

Covid-19 Flow-Maps es una iniciativa del Departamento de Ciencias de la Vida del BSC para ayudar a las autoridades sanitarias en la toma de decisiones, así como una herramienta a disposición de epidemiólogos y público en general.

La herramienta, realizada con fondos de la Conselleria de Políticas Digitales y Administración Pública, permite explorar de forma visual el estado de la pandemia y el riesgo asociado a la movilidad, además del acceso a la base de datos con una API-REST.

El coordinador de la iniciativa, Miguel Ponce de León, ha avanzado que esta es la primera entrega de un conjunto de herramientas para analizar, visualizar y predecir el comportamiento de la pandemia.

El profesor de la Icrea y director del Departamento responsable de la plataforma, Alfonso Valencia, ha destacado las "enormes capacidades técnicas y computacionales del BSC" para progresar en lo que considera un escenario complejo formado por los datos de movilidad, la información sanitaria y los modelos epidemiológicos.