Archivo de diciembre, 2020

El Proyecto CoronaSurveys, entre los finalistas de COVID-19 Symptom Data Challenge

Reconocimiento a meses de trabajo para estudiar la incidencia del coronavirus en tiempo real



Más de 150 investigadores y 50 organizaciones formaron parte de la convocatoria COVID-19 Symptom Data Challenge, patrocinada por Facebook Data for Good, con la participación de Delphi Group-Carnegie Mellon University (CMU), Joint Program on Survey Methodology-University of Maryland (UMD), Duke Margolis Center for Health Policy, y Resolve to Save Lives, una iniciativa de Vital Strategies.

Organizado por Catalyst @Health 2.0, el miércoles 16 se anunció la entrega del premio al proyecto DeepOutbreak (Georgiatech), durante un acto en el que participaron personalidades como los doctores Tom Frieden (presidente y CEO de Resolve to Save Lives ); Mark McClellan (director del Duke-Margolis Center for Health Policy); Farzad Mostashari, CEO de Aledade; Kang-Xing Jin, Responsable de Salud en Facebook, y la periodista especializada en tecnología y salud Christina Farr (NBC). Durante el evento, los finalistas destacaron los aspectos más destacados de sus investigaciones.


CoronaSurveys obtuvo 5.000 dólares en reconocimiento a su condición de finalista, gracias a los resultados obtenidos en los últimos meses para recoger en tiempo real, mediante sencillas encuestas anónimas, el número de casos de COVID-19 en todo el mundo y a innovaciones como la recogida de datos sobre vacunación.  Un gran esfuerzo colaborativo sustentado en una técnica de reporte indirecto denominada Network Scale-up Method (Método de Escalado de la Red), que permite estimaciones muy precisas a partir de un moderado número de respuestas. La encuesta está disponible en 60 lenguas de países de todo el mundo (150 de ellas de carácter regional), con datos y estimaciones disponibles para su uso por responsables políticos y por la comunidad científica.

Como destaca Antonio Fernández Anta, Research Professor en IMDEA Networks e impulsor del proyecto desde marzo de 2020, junto a un amplio equipo de investigadores de universidades y centros de investigación: “La participación en el Data Challenge ha sido una experiencia única. Por un lado, nos ha obligado al equipo CoronaSurveys a arrancar una línea de trabajo en predicción y alerta temprana, que esperamos sea de gran utilidad. Por otro lado, nos ha permitido darle gran visibilidad a la combinación de obtener información indirecta y de aplicar el Network Scale-up Method como una técnica que presenta muchas ventajas para poder ser aplicada en salud pública”.

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