Desarrollan un algoritmo empírico para la predicción a corto plazo de la propagación del Covid

Un equipo de la Cátedra Betelgeux-Christeyns para el Desarrollo de una Economía Sostenible de la Universidad Católica de Valencia (UCV) ha desarrollado un algoritmo empírico para la predicción a corto plazo de la propagación de la covid-19./UCVUn equipo de la Cátedra Betelgeux-Christeyns para el Desarrollo de una Economía Sostenible de la Universidad Católica de Valencia (UCV) ha desarrollado un algoritmo empírico para la predicción a corto plazo de la propagación de la covid-19./UCV

Se ha utilizado la analogía que existe entre la propagación de la enfermedad y las ecuaciones que describen el movimiento de los objetos sólidos (cinemática)

Valencia, miércoles 03.02.21

informaValencia.com.-  Un equipo de trabajo de la Cátedra Betelgeux-Christeyns para el Desarrollo de una Economía Sostenible de la Universidad Católica de Valencia (UCV) ha desarrollado un algoritmo empírico para la predicción a corto plazo y la predicción inmediata (nowcasting) de la pandemia de Covid-19.

Para ello se ha utilizado la analogía que existe entre la propagación de la enfermedad y las ecuaciones que describen el movimiento de los objetos sólidos (cinemática). Así, según explican los investigadores, el uso de técnicas de predicción puede desempeñar un papel de asesoramiento en la implementación temprana de intervenciones no farmacológicas (NPI) por parte de los responsables de políticas a fin de combatir la propagación de la pandemia.

Este nuevo algoritmo se ha aplicado al desarrollo de la pandemia en España. Desde la Cátedra Betelgeux Christyens consideran que con este tipo de estudios pueden aportar su conocimiento «en pro de la lucha frente a la pandemia y su propagación, intentando que, a través de su prevención, se puedan adoptar las medidas necesarias para minimizar el impacto que está produciendo en nuestra sociedad».

La importancia de este tipo de algoritmos reside en la utilidad que tienen para predecir la evolución de los contagios y poder adoptar a tiempo medidas y restricciones que frenen la propagación. De esta forma, según explican, «las actuaciones pueden implementarse adelantándose a la dinámica de propagación del virus».

Los resultados de esta investigación han sido publicados en enero en un artículo de la revista ‘Applied System Innovation’ (Appl.Syst.Innov. 2021, 4(1), 2), como parte de un número especial de la revista bajo el título ‘Advanced Intelligent Systems and Data Engineering to Defeat COVID-19 Outbreak’.

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