La aplicación móvil es capaz de localizar hasta 6,4 contactos estrechos por cada dispositivo

La app 'Radar Covid' detecta el doble de contactos que el rastreo manual
La secretaria de Estado de Digitalización e Inteligencia Artificial, Carme Artigas.


3 ago. 2020 13:20H
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La secretaria de Estado de Digitalización e Inteligencia Artificial, Carme Artigas, ha presentado en rueda de prensa telemática los resultados del piloto de la aplicación móvil de alerta de contagios Radar Covid, llevado a cabo en la isla canaria de La Gomera entre los días 29 de junio y 31 de julio ante la crisis del coronavirus. Dicho dispositivo, ha detallado, consigue detectar el doble de contactos cercanos que los obtenidos por los trazadores manuales.

Tal y como ha concretado Artigas, los resultados referentes a la eficacia de la aplicación, han sido "tremendamente positivos", ya que se han localizado 6,4 contactos estrechos por cada dispositivo, mientras que los trazadores manuales detectan alrededor de 3,5 contactos. 

Además, la responsable del Ministerio ha anunciado que la aplicación podría estar disponible a nivel nacional a partir 15 de septiembre. A partir del 10 de agosto, y dependiendo de las negociaciones que está teniendo este lunes el Ministerio de Sanidad con las comunidades autónomas, ya se podría implantar en regiones como Baleares o Canarias. 

Artigas ha calificado la aplicación como una "herramienta últil" para gestionar la pandemia y "complementaria" a las medidas de trazabilidad. La secretaria de Estado de Digitalización e Inteligencia Artificial, que ha destacado la "cooperación del gobierno autonómico", también ha detallado las tres fases en las que se ha desarrollado la prueba piloto de la APP.

Fases de desarrollo



Los móviles que hubieran estado en contacto con el paciente recibirían un aviso sobre el riesgo de posible contagio y se facilitarían instrucciones sobre cómo proceder


La prueba piloto se ha desarrollado en tres etapas: del 29 de junio hasta el 5 de julio, cuando se formó a los promotores y se enviaron unos cuestionarios para recabar voluntades; del 6 al 19 de julio, cuando se llevó a cabo una monitorización de los casos que se asimilaron a un rebrote y se les hizo un seguimiento; y una tercera donde se han recopilado y analizado los datos obtenido. En total, durante la prueba se han simulado cuatro oleadas de rebrotes ficticios de Covid-19.

A pesar de que sólo funcionaba en la isla de La Gomera, más de 60.000 personas descargaron la app en toda España, más de 3.000 en la propia isla. Además, el 83 por ciento de los usuarios  mantuvieron la app activa después de haberla descargado. También se ha analizado  el compromiso de los usuarios en la comunicación de positivos ficticios, lográndose un 61 por ciento de comunicaciones activas, de las que el 78 por ciento se produjeron en las 24 horas siguientes a haber recibido el código de contagio simulado.

Cómo funciona la aplicación móvil


La aplicación 'Radar Covid'  garantiza que ningún usuario puede ser identificado o localizado porque no hay dato alguno registrado, por lo que es "anónima", tal y como ha remarcado Artigas.

La aplicación utiliza la conexión Bluetooth del terminal
, a través de la cual  móviles emiten y observan identificadores anónimos de otros teléfonos que cambian periódicamente. Cuando dos terminales han estado próximos durante 15 minutos o más a dos metros o menos de distancia ambos guardan el identificador anónimo emitido por el otro. Si algún usuario fuera diagnosticado positivo de Covid-19 tras realizarse un test PCR, decidiría si dar su consentimiento para que, a través del sistema de salud, se pueda enviar una notificación anónima.

De esta forma, los móviles que hubieran estado en contacto con el paciente recibirían un aviso sobre el riesgo de posible contagio y se facilitarían instrucciones sobre cómo proceder. Al no solicitarse datos de ningún tipo, es imposible identificar o localizar de forma alguna a ningún usuario.

Actualmente, la Comisión Europea está desarrollando el marco legal y técnico que haga posible la interoperabilidad entre aplicaciones basadas en el modelo descentralizado.

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