Fecha de seminario: 27 y 28 de agosto 2020
Dirección: Alfonso Gordaliza, Universidad de Valladolid. Presidente del CEMat.
Secretaría: Ricardo Cao, Universidade da Coruña. Presidente del Comité de expertos de la Acción Matemática contra el Coronavirus.
Resumen del seminario:
La infección por Covid19 es la crisis sanitaria más grave de la historia reciente. Desde el inicio
de la declaración del estado de alarma en España, el Comité Español de Matemáticas, CEMat,
ha promovido la iniciativa Acción Matemática contra el Coronavirus para poner a disposición
de la sociedad las capacidades de modelización y análisis de datos de la comunidad
matemática y estadística. En este seminario se presentarán, a través de ocho conferencias y
una mesa redonda, algunas herramientas matemáticas y estadísticas que han mostrado su
utilidad en la comprensión de la pandemia y en la lucha contra la misma.
Se hablará de modelos epidemiológicos, de los parámetros que se utilizan en su formulación,
de los datos necesarios para poder alimentarlos y de la utilidad de cada uno de ellos. A partir
de los resultados de diversos modelos, se mostrará cómo realizar una Predicción Cooperativa
que aprovecha la inteligencia colectiva para intentar predecir con más acierto la evolución de
las series de datos asociadas a la pandemia.
En toda crisis sanitaria surgen multitud de problemas asociados a la gestión de recursos
escasos, la necesidad de optimizar tiempos y costes y, sobre todo, de minimizar la pérdida de
vidas humanas. La investigación operativa es una disciplina matemática de gran ayuda en esa
tarea, que estará presente en el curso. También se ilustrará cómo las técnicas de Inteligencia
Artificial pueden ser extremadamente útiles en la lucha contra la pandemia.
Todos los conferenciantes nos van a hablar en primera persona de los problemas que ellos han
estado abordando durante la pandemia para cooperar en la gestión de la crisis, y de cómo
podemos afrontar mejor dichos problemas en el futuro.
El curso está destinado a estudiantes de los últimos cursos de grado, de máster y de doctorado
del ámbito de matemáticas y estadística, así como de disciplinas afines. También se dirige a
todos los investigadores y profesionales interesados en aprender por qué las matemáticas se
están revelando tan útiles en la comprensión y en la gestión de una pandemia.
PROGRAMA
27 de agosto
- 10:00-11:00. David Alonso (Centro de Estudios Avanzados de Blanes, CSIC)
INCERTIDUMBRE, PREDICCIÓN, LA RULETA RUSA Y COVID19
Resumen: La dinámica de transmisión de las enfermedades infecciosas ha sido fuente de
inspiración para el desarrollo de modelos matemáticos desde hace más de un siglo. La
expansión de la epidemia de covid19 ha puesto una vez mas de manifiesto la relevancia de las
aproximaciones cuantitativas y computacionales en las investigaciones de carácter biológico.
La necesidad de predecir la evolución de la pandemia o el efecto de contención de las
diferentes medidas de control que se han ido tomando ha generado muchas expectativas. Sin
embargo, predecir el futuro no es algo simple. Los modelos matemáticos tienen mucho
potencial pero también tienen sus limitaciones. Para entender todo ello, en esta charla,
primero explicare someramente la filosofía que hay detrás de las herramientas matemáticas y
computacionales que podemos utilizar. Repasare brevemente los éxitos pasados de dichas
aproximaciones, por ejemplo, en enfermedades infecciosas infantiles, la gripe o las
enfermedades transmitidas por vectores. Finalmente, me centrare en Covid19 presentando
algunos resultados del proyecto de movilidad, distanciamiento social y Covid19 del CSIC en el
que participo (PI: Javier Ramasco y Frederic Bartumeus). Pondré el énfasis en cuales son las
razones que hacen la predicción tan difícil, es decir, cuales son las fuentes de incertidumbre en
esta enfermedad y como podemos estimar la incertidumbre de nuestras predicciones con
cierta confianza. - 11:00-11:30. Café
- 11:30-12:30. Miguel Ángel Herrero García (Universidad Complutense de Madrid, Real
Academia de Ciencias)
MODELOS MATEMÁTICOS DE EPIDEMIAS: ENTRE LA REALIDAD Y EL DESEO.
Resumen: ¿Como combatir la propagación de una enfermedad de la que con frecuencia
sabemos muy poco? Dado que en todo momento hay individuos enfermos ¿cuándo podemos
considerar que la situación sanitaria de una comunidad está cambiando? Una vez detectada
una epidemia, es decir la propagación inusual de una enfermedad, nos preguntamos. ¿Cual es
su causa? ¿Como se extiende? ¿Con que remedios se puede combatir?
En esta presentación discutiré la utilidad de algunos modelos matemáticos de propagación de
epidemias para el estudio de las cuestiones anteriores, y cuales son los límites de su validez.
Por una parte, la modelización matemática permite proponer criterios prácticos para conocer
el estado de una epidemia en cada momento, como es el caso del conocido parámetro
reproductivo R0. Por otro lado, la capacidad de estos modelos para hacer predicciones precisas
sobre la evolución de las epidemias está lejos de ser satisfactoria. Ambos aspectos están
relacionados con los obstáculos que surgen de la dificultad de obtener y el analizar datos
fiables en tiempo real y de los límites naturales de la predicción determinista de sistemas
complejos. - 12:30-13:00. José Antonio Vilar Fernández (Universidade da Coruña (UDC)).
PREDICCIÓN COOPERATIVA EN EL MARCO DE LA PANDEMIA POR COVID-19
Resumen: En el marco de la pandemia por el Covid-19 y a iniciativa del Comité Español de
Matemáticas (CEMat) se ha desarrollado una herramienta web para mostrar la evolución de
indicadores de interés de la pandemia junto con predicciones diarias a corto plazo de los
mismos. Las predicciones son en realidad predicciones cooperativas (meta-predicciones), toda
vez que se construyen combinando predicciones enviadas por un amplio abanico de grupos de
investigación de toda España. La presentación girará en torno al desarrollo y resultados de esta
iniciativa, incluyendo aspectos como la automatización del proceso, los predictores
cooperativos e individuales, el análisis de los resultados, el diseño de la web, las dificultades
inherentes al proceso y algunas conclusiones sobre la utilidad del trabajo desarrollado. - 14:00-15:30. Comida
- 15:30-16:30. Helena Ramalhinho Dias Lourenço (Universitat Pompeu Fabra).
ANALYTICS Y LA CRISIS DEL COVID19
Resumen: Las Matemáticas juegan un papel importante en mitigar la situación actual de la
crisis Covid-19. En particular, me gustaría hacer énfasis en el papel del área de las Matemáticas
Aplicadas conocida por Analytics. La Analytics, también conocida por Investigación Operativa,
es una disciplina que aplica métodos analíticos avanzados, basados en Datos, Modelos
Matemáticos y Algoritmos, para ayudar a tomar mejores decisiones y hacer un mejor uso de
los recursos. Las metodologías de Analytics han sido aplicadas con mucho éxito en diferentes
sectores e industrias, y en este caso, estas también pueden ayudar en la situación sanitaria
actual proponiendo soluciones eficientes y realistas, y diseñando planos y actuaciones futuras. - 16:30-17:30. Nuria M. Oliver Ramirez (Co-fundadora de ELLIS (The European Laboratory for
Learning and Intelligent Systems), Comisionada para Presidencia de la Generalitat Valenciana
en Inteligencia Artificial y Ciencias de Datos contra el COVID-19).
CIENCIAS DE DATOS PARA LA LUCHA CONTRA EL COVID19
Resumen: En mi charla, compartiré el trabajo realizado en el marco del Equipo de Trabajo de
Ciencias de Datos para la Lucha contra el COVID-19, dentro del Comisionado para Presidencia
de la Generalitat sobre Inteligencia Artificial y COVID-19. El objetivo del comisionado es llevar a
cabo investigación en Ciencias de Datos que sirva de apoyo para la toma de decisiones públicas
en la Generalitat Valenciana, basadas en evidencias científicas obtenidas a través de la
investigación en análisis de datos de diferente naturaleza. El Equipo de Trabajo (TaskForce)
está formado por más de una veintena de experto/as de las Universidades y centros de
investigación de la Comunidad Valenciana, trabajando intensivamente desde el inicio de la
pandemia, de manera altruista y utilizando los recursos de que disponen en sus respectivas
instituciones y con la colaboración filantrópica puntual de algunas empresas como ESRI España
–que aporta su plataforma ArcGIS–, Microsoft –que aporta un voluntario– o Walhalla –que
está donando infraestructura de computación–. En particular, describiré el trabajo realizado
en cuatro grandes áreas: (1) el modelado de la movilidad humana entre zonas geográficas a
diferentes escalas espaciales y temporales; (2) el desarrollo de modelos epidemiológicos
computacionales tanto modelos metapoblacionales como modelos individuales de agentes; (3)
el desarrollo de algoritmos de machine learning para la predicción de variables relevantes
como son las hospitalizaciones, UCIs y fallecimientos y para la predicción temprana de
crecimiento en el numero de casos (early warning system); y (4) la participación de la
ciudadanía a través de una encuesta ciudadana de gran escala (con más de 230,000
respuestas) para entender la situación y percepción de la ciudadanía durante la crisis de
COVID-19. Además de compartir el trabajo, compartiré reflexiones y lecciones aprendidas a
través de esta experiencia.
28 de agosto
La toma de decisiones en gestión de crisis y emergencias debe estar basada en el conocimiento
generado a partir de la información, que se extrae en gran medida de los datos. Dada la
enorme dificultad que ha habido para poder disponer de datos homogéneos y de calidad,
debemos reflexionar para adoptar decisiones al respecto que nos permitan salir fortalecidos
de la crisis. Estos temas y otros de gran interés serán el objetivo de la sesión
“La importancia de datos de calidad: lecciones para el futuro”, que finalizará con una mesa redonda en la que participarán todos los ponentes de esta sesión.
- 10:00-10:20. Rosa María Cano Portero (Jefa de Área Análisis Datos Vigilancia Epidemiológica. Centro Nacional Epidemiología. ISCIII).
LA VIGILANCIA DE UNA ENFERMEDAD NUEVA, ¿CÓMO MONITORIZAMOS SU IMPACTO EN LA POBLACIÒN?
Resumen: La vigilancia de enfermedades infecciosas transmisibles se realiza en España por la
Red Nacional de Vigilancia Epidemiológica (RENAVE). La vigilancia, notificación y control de
COVID-19 se ha ido adaptando a las necesidades de información y, disponibilidad de nuevas
pruebas diagnósticas. La monitorización de la información de la epidemia se basa en la rapidez
de la identificación de los casos y su notificación, con el suficiente detalle, para caracterizar la
presentación de la epidemia, los factores de riesgo, su evolución e identificar los elementos
para incidir en su control. Los retos son incluir en la rutina las soluciones tecnológicas que nos
permitan acceso a la información electrónica de distintas fuentes de datos su volcado en
nuestras bases de datos y la capacidad de compartir y transmitir esta información a los niveles
de decisión en salud pública. - 10:20-10:40. Juan Rodríguez Po (Presidente del Instituto Nacional de Estadística).
LA CRISIS DEL COVID-19 EN LA ESTADÍSTICA OFICIAL: ¿QUÉ HEMOS APRENDIDO?
Resumen: La charla detallará las principales iniciativas tomadas por el INE a lo largo de esta
crisis, la experiencia europea y las lecciones aprendidas durante la pandemia, todo ello en el
ámbito de la estadística oficial. - 10:40 -11:00. Ricardo Cao (Universidade da Coruña).
LOS DATOS: YO SÓLO SÉ QUE NO SÉ NADA.
Resumen: A pesar de la importancia que de forma unánime se concede a la necesidad de
disponer de datos suficientes y de calidad para comprender y modelar cualquier fenómeno
complejo, como lo es la pandemia de la COVID-19, a lo largo de esta crisis hemos asistido a
numerosos episodios de ausencia de datos, falta de armonización, cambios en su definición o
incompletitud de los mismos. Con todo, el problema más grave ha sido el no disponer de
información puntual sobre qué tipo de problema en los datos se está produciendo en cada
momento. Con un ánimo constructivo y tratando de aportar soluciones de futuro, como en
todo momento está siendo el espíritu de la Acción Matemática contra el Coronavirus de
CEMat, se expondrán los principales “metaproblemas” encontrados en relación con los datos y
cómo la Estadística y las Matemáticas pueden ayudar a resolverlos. - 11:00-11:30. Café
- 11:30 – 13:30 Debate abierto con la audiencia.
Moderador: Alfonso Gordaliza. Participantes: Rosa Cano, Ricardo Cao, Núria Oliver, Juan Rodríguez Po.
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