L'anàlisi de mobilitat de la xarxa de telefonia mòbil promogut per la Generalitat, elaborat entre el 16 de març i el 27 d'abril, confirma que el 92% de la població va romandre en la seua àrea de residència en els dies no laborables, mentre que el 88% ho va fer en els dies laborables.
L'estudi descriu el comportament dels diferents departaments de salut, entre els quals destaquen Dénia i La Vila Joiosa, en els quals un 95% i un 93,1% de la seua població, respectivament, ha romàs en la seua àrea de residència en dies laborables.
La directora general d'Anàlisi i Polítiques Publiques de la Generalitat, Ana Berenguer, considera que les xifres confirmen que la campanya 'Queda't a casa' "ha sigut un èxit rotund i destaca el compromís dels valencians i valencianes a l'hora de complir amb les mesures de confinament".
L'eficàcia de les mesures de reducció de la mobilitat és una de les principals conclusions de l'estudi del grup de treball Data Science for COVID-19, l'objectiu del qual és l'aplicació de tècniques d'intel·ligència artificial (IA) i anàlisi de dades per a ajudar en la presa de decisions públiques en el context de la pandèmia del coronavirus. El treball dirigit per la comissionada de la Generalitat per a l'Estratègia Velenciana de IA, Nuria Oliver, i elaborat en el marc de la col·laboració establida amb la Secretaria d'Estat de Digitalització i Intel·ligència Artificial de la Vicepresidència Tercera del Govern i Ministeri d'Assumptes Econòmics i Transformació Digital i l'Institut Nacional d'Estadística.
L'aplicació i compliment de les mesures de confinament ha evitat 400.000 casos de contagi i unes 42.000 defuncions, segons l'estimació ajustada als canvis de mobilitat en la Comunitat Valenciana, en lloc dels 12.834 casos positius i les 1.279 persones mortes (a la data de realització del treball), respectivament.
Aquesta estimació s'obté mitjançant un model epidemiològic que reflecteix l'impacte de les mesures de confinament. El grup responsable d'aquest treball, dins del Comissionat per a IA, està format per experts i expertes voluntàries de la Universitat Jaume I, la Universitat de València, la Universitat Politècnica de València, la Universitat Miguel Hernández, la Universitat d'Alacant, la Universitat CEU Cardenal Herrera, i la fundació pública d'investigació sanitària Fisabio.
Departaments de salut
L'informe també mostra com la mobilitat dels valencians i valencianes es concentra en 'clústers' geogràfics que, a vegades, són departaments de salut (com és el cas de Vinaròs o Requena) i en uns altres agrupa diversos departaments, com la zona de Torrevieja i Orihuela, Gandia i Dénia, o les àrees metropolitanes de València, Alacant i Castelló."El model de desescalada ha de garantir la protecció de la població basant-se en una detecció primerenca que permeta prendre decisions granulars per a aïllar els focus, minimitzant al mateix temps l'impacte de les mesures en l'activitat econòmica i social", ha precisat Berenguer.
El treball descriu, a partir de dades prèvies a la crisi COVID-19, que hi ha departaments de salut, com, per exemple, els de Vinaròs i Requena, en els quals la mobilitat pràcticament es limita a la circulació interna dins d'aquest àmbit geogràfic.
D'altra banda, hi ha departaments estretament connectats entre si i sensiblement menys amb altres àrees. Aquests departaments formen nodes, des d'un punt de vista de la mobilitat, com l'integrat per Torrevieja i Orihuela. També és el cas de l'àrea metropolitana de València, amb un flux intern de 357.329 persones i del qual únicament ixen i entren 10.004 persones al dia. El node de Castelló té un flux intern de 96.620 i un flux extern de
1.082. Una cosa similar es dóna a Alacant, on els departaments de l'Hospital General i Sant Joan tenen un flux intern de 99.562 persones i, en canvi, entren i ixen a penes 7.774.
"Les dades demostren que la mobilitat està molt continguda si prenem com a referència els departaments de salut i que, per tant, és aquesta divisió la que té més sentit no sols per qüestions de gestió sanitària, sinó de context socioeconòmic", ha assenyalat Berenguer.