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Científicos de varios países han desarrollado una tecnología que permite analizar la microbiología de las aguas residuales para detectar posibles epidemias, pensada para conocer las tendencias de propagación de los virus y mejorar la gestión de las pandemias.
En el trabajo han participado científicos del centro tecnológico de Cataluña Eurecat, del Instituto de Investigación del Agua KWR de la Universidad de Exeter, de la Universidad de Thessaly y de la Universidad Técnica Nacional de Atenas, ha informado la entidad catalana.
Esta técnica innovadora, llamada Seewes4COVID, ha ganado una de las categorías de la hackathon #EUvsVirus organizada por el Consejo Europeo de Innovación y que ha reunido de forma virtual a 2.100 equipos de más de 50 países, entre innovadores e inversores, con el objetivo de desarrollar soluciones innovadoras para retos relacionados con la crisis del coronavirus.
La innovación propuesta por Eurecat es una solución para pronosticar brotes epidémicos en tiempo real mediante el análisis de aguas residuales, a partir de la utilización de herramientas de microbiología y de inteligencia artificial.
En concreto, "la solución hace posible el seguimiento de indicadores microbiológicos para compararlos entre sí con cierta frecuencia y crear modelos que simulen el impacto en su relación", ha detallado el director de la Unidad de Smart Management Systems de Eurecat, Xavier Domingo.
De este modo, explica, "se puede obtener una estimación del número de personas infectadas y conocer la tendencia, anticiparse y reducir la necesidad de hacer test masivos cada día".
Según el director de Desarrollo Científico-tecnológico de Eurecat, Gabriel Anzaldi, "la posibilidad de contar con información que permita anticiparse a los hechos conllevaría una mejor gestión de los recursos afectados por la pandemia y abriría la puerta a establecer, de manera preventiva, dónde habría que hacer mayores esfuerzos".
"Desplegar y desarrollar una solución como la propuesta por Sewers4COVID nos permitiría anticiparnos al inicio y la evolución de la pandemia mediante una gestión predictiva, de forma que se podrían reducir los riesgos sobre los colectivos más vulnerables y optimizar los servicios prioritarios de forma coordinada en todos los niveles de actuación", ha remarcado Anzaldi.
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