Un equipo de expertos en inteligencia artificial de la Universidad Politécnica de Valencia ha desarrollado DeteCCovid, una aplicación web basada en un algoritmo que rastrea los móviles de forma anonimizada para detectar a las personas que han estado próximas a un usuario contagiado con el coronavirus. Además, es capaz de clasificar el grado de riesgo, dependiendo de lo cerca que haya estado y del tiempo de contacto.

La aplicación web rastrea e integra fuentes de información internacionales sobre el SARS-CoV-2, agente causante de la pandemia. Se llama 3DBionotes-Covid-19 y ha sido desarrollada por investigadores del Centro Nacional de Biotecnología del CSIC.

Un equipo de la Universidad Carlos III de Madrid y del Hospital General Universitario Gregorio Marañón ha diseñado y desarrollado un prototipo de respirador avanzado y con tecnología open source para las unidades de cuidados intensivos. Ya han terminado el montaje de dos ejemplares para comenzar las pruebas de validación con animales y los procesos de homologación.

Un equipo español desarrollará un dispositivo portátil, similar a un test de embarazo, que podría diagnosticar la enfermedad de la COVID-19 en menos de una hora y desde casa. Esperan que el sistema, basado en la ADN polimerasa, esté listo en otoño, coincidiendo con un posible rebrote de la enfermedad.

El 90 % de los españoles no se ha desplazado de su área de residencia desde que comenzó en confinamiento por la pandemia de la COVID-19. Así lo apuntan los primeros datos del estudio de movilidad DataCOVID, elaborado por el Instituto Nacional de Estadística. Esta información puede ahora consultarse en mapas interactivos.

Un proyecto del Consejo Superior de Investigaciones Científicas analiza datos masivos anónimos que se están obteniendo desde operadoras de telefonía y servidores de mapas. Ayudará a explicar cómo ha cambiado la movilidad durante la pandemia y a la toma de decisiones sobre el final del confinamiento.

Esta aplicación, desarrollada por investigadores de la Universidad de Cambridge de Reino Unido, utiliza técnicas de aprendizaje automático para ayudar a saber si una persona está afectada por el coronavirus basándose en el sonido de su voz, su respiración y su tos. Los datos solo se utilizarán con fines de investigación y la app no proporcionará ningún tipo de asesoramiento médico, aclaran desde la institución.

Un sistema, que puede ser integrado en un inodoro convencional, permite hacer un seguimiento de los biomarcadores de salud y enfermedad en la orina y las heces de los usuarios. El retrete ha sido desarrollado por investigadores de la Universidad de Stanford, en EE UU, y podrá ser usado para realizar estudios de detección, diagnóstico y seguimiento de pacientes, según sus creadores.

Desde que empezaran a tomarse medidas por la COVID-19, la forma de relacionarse de los neoyorkinos ha cambiado. Según un trabajo del español Esteban Moro en el MIT, el número de contactos sociales ha disminuido en un 93 % y las personas que se han quedado en casa han aumentado del 20 % al 60 %. Los supermercados y tiendas de comestibles se han convertido en lugares de encuentro.