– El president ha mantenido sendas reuniones con integrantes de los grupos de trabajo de Ciencias de Datos para la COVID-19 y del Programa Valenciano de Investigación Vacunal COVID-19 (ProVaVac)
– El jefe del Consell destaca que el trabajo que desarrollan estos dos grupos refleja la “fortaleza” del sistema de innovación e investigación de la Comunitat Valenciana
– En el marco del programa ProVaVac, se evaluarán síntomas post-vacunales a través de encuestas y se realizará también un estudio para analizar el grado de inmunidad generado por la vacunación en residencias
València. El president de la Generalitat, Ximo Puig, ha anunciado la creación de un Observatorio Permanente de Ciencia de Datos sobre la COVID-19 y la puesta en marcha de varios proyectos para evaluar los efectos de las vacunas para combatir el SARS-CoV-2 en la Comunitat Valenciana.
El president ha mantenido sendas reuniones en el Palau de la Generalitat con integrantes del Grupo de Trabajo de Ciencias de Datos para la COVID-19 en la Comunitat Valenciana y del Programa Valenciano de Investigación Vacunal COVID-19 (ProVaVac), esta última con la participación de la consellera de Sanidad Universal y Salud Pública, Ana Barceló. Además, también ha asistido a ellas la directora general de Análisis y Políticas Públicas, Ana Berenguer.
“Estos dos grupos demuestran la gran vitalidad, la fortaleza del sistema de innovación y de investigación de la Comunitat Valenciana,” ha señalado Ximo Puig.
Respecto al Grupo de Trabajo en Ciencia de Datos, el president de la Generalitat ha avanzado la intención de impulsar la creación de un Observatorio Permanente de Ciencia de Datos para recoger la información relacionada con la COVID-19 y con el escenario postCOVID en la Comunitat Valenciana.
El actual grupo de trabajo (consultar aquí) liderado por la comisionada de la Presidència de la Generalitat para la Estrategia Valenciana para la Inteligencia Artificial, Nuria Oliver, coordina la inteligencia de datos ante la pandemia de COVID-19 en la Comunitat Valenciana.
Este grupo lo integran personas expertas de la Universitat Jaume I, la Universitat de València, la Universitat Politècnica de València, la Universidad Miguel Hernández, la Universidad de Alicante, la Universidad CEU Cardenal Herrera y la Fundación para el Fomento de Investigación Sanitaria y Biomédica (Fisabio), y centra sus trabajo en tres áreas prioritarias: análisis, visualización y modelaje de datos de movilidad, modelos epidemiológicos y ciencias de datos aplicadas a la COVID-19.
Dentro de los trabajos que se desarrollan en su seno, el equipo Valencia IA4COVID, coordinado por Nuria Oliver, y el director del departamento de Matemáticas Aplicadas de la Universitat Politècnica de València, José Alberto Conejero, obtuvo recientemente el primer premio del desafío internacional ‘Respuesta a la Pandemia’, por su modelo de Inteligencia Artificial para gestionar la lucha contra la COVID-19.
Por otro lado, en relación al programa de investigación en vacunas, Ximo Puig ha explicado que ya se han puesto en marcha dos proyectos. Uno de ellos está orientado a la evaluación y seguimiento de los síntomas post-vacunales a través de encuestas en las que recogen datos 1, 3, 7 y 30 días después de recibir la dosis.
El otro es un estudio que analiza el grado de inmunidad generado por la vacunación en las residencias sociosanitarias, para lo que se han elegido aleatoriamente 13 centros en los que residen 850 personas con el fin de tener una muestra poblacional representativa.
El jefe de Microbiología del hospital Clínico de València y director científico del Programa Valenciano de Investigación Vacunal, David Navarro, ha detallado que el grupo de trabajo asociado a esta iniciativa ha diseñado cinco proyectos, de los que los más avanzados son el de seguimiento post-vacunación, con el objetivo de analizar, a través de encuestas, posibles efectos adversos que se declaran con menor frecuencia, así como los estudios para evaluar la eficacia vacunal en poblaciones de alto riesgo, como son las personas mayores de residencias y el personal sanitario.
