El SARS-CoV2/COVID-19 se propagó rápidamente de la escala local a la mundial. La Organización Mundial de la Salud informó de casi 199 millones de casos de COVID-19 y de 4,24 millones de muertes hasta agosto de 2021, y el virus ha tenido un impacto multimillonario. La pandemia ha prevalecido sobre los ciclos estacionales anuales de ambos hemisferios y sigue siendo un problema mundial, a pesar de que se están realizando esfuerzos de vacunación para controlar su propagación.
Existe una gran cantidad de resultados de investigación relacionados con la COVID que están disponibles en línea. Sin embargo, muchos de estos estudios no son concluyentes y requieren la recopilación y el análisis de más datos. Muchos portales web informativos de código abierto y tableros de control proporcionan instantáneas en tiempo real de las tasas de casos de COVID-19 y de la mortalidad, y algunos también muestran variables ambientales potencialmente asociadas. Este reto es un intento de consolidar la información de código abierto relacionada con el COVID procedente de múltiples fuentes e integrarla en un marco computacional cuantificado que proporcione alertas de riesgo individualizadas, teniendo en cuenta la ubicación física, las condiciones meteorológicas/climáticas, así como el comportamiento social.
Este reto implica el uso de observaciones ambientales de código abierto (teledetección/in situ/modelado) para distinguir entre los factores ambientales (por ejemplo, temperatura, humedad relativa o específica, vientos, presión, contaminación PM2.5, radiación solar/UV, etc.) posiblemente asociados con la infecciosidad y propagación del SARS-CoV-2/COVID-19, y los forzamientos concurrentes debidos a la política (por ejemplo, cierres, ralentizaciones...), prácticas sociales (uso de máscaras, distanciamiento social...), demografía (densidad de población, PIB, espacios con aire acondicionado frente a espacios ventilados, etc.) y actividad económica (por ejemplo, negocios abiertos/cerrados, ocio/turismo, etc.).
Tu reto consiste en utilizar datos medioambientales de código abierto y otra información de código abierto (como datos epidemiológicos, sociales, políticos y económicos), según se disponga, para construir y demostrar un prototipo de aplicación para teléfonos inteligentes que pueda proporcionar alertas de riesgo individualizadas y geolocalizadas de COVID-19 para orientar la concienciación social, la respuesta y la seguridad sanitaria.
El reto implica el uso de modelos/algoritmos de alerta de riesgo como aplicaciones de teléfonos inteligentes para asesorar a los usuarios sobre su riesgo de COVID; por ejemplo, la aplicación podría proporcionar al usuario niveles de riesgo/susceptibilidad de COVID-19 geolocalizados, lo que podría orientar las decisiones individuales sobre qué llevar (tipo de máscara), qué lugares evitar si es posible (por ejemplo, compras, cenas, reuniones sociales y deportivas), medidas de distanciamiento social y otras medidas de control de la exposición.
Cuando desarrolle tu prototipo de aplicación, puedes (pero no estás obligado) a tener en cuenta lo siguiente: