Estudio en que participó científico penquista estableció cuál es el modelo matemático para predecir contagios y muertes por Covid-19 en Chile
Durante un año, investigadores de la región del Biobío llevaron a cabo un estudio en el que analizaron el comportamiento de la pandemia por Covid-19 en Chile. Para ayudar a que las instituciones gubernamentales utilicen eficientemente los recursos disponibles y generen políticas de salud pública oportunas.
Se analizaron modelos matemáticos de comportamiento de propagación de Covid-19. Y en específico, estudiaron el comportamiento del número de casos confirmados y el número de muertes por el virus desde el 2 de marzo hasta el 14 de julio del 2020.
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La investigación que se publicó en la revista científica Plos One se titula: “Prediction of confirmed cases of and deaths caused by Covid-19 in Chile through time series techniques: A comparative study”. En español se traduce como “Predicción de casos confirmados y muertes por COVID-19 en Chile mediante técnicas de series de tiempo: un estudio comparativo”.
La investigación fue llevada a cabo por Claudia Barría y Katherine Benz de U. de las Américas; Guillermo Ferreira de la U. de Concepción y Pablo López Flores del Servicio de Salud de Concepción.
Para predecir el número de casos confirmados y muertes por Covid-19 en Chile, los investigadores compararon diferentes metodologías de series de tiempo; una de las herramientas más populares para analizar y predecir datos secuencialmente. Estas metodologías permiten predecir tendencias, rupturas en la estructura, ciclos y valores no observados.
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“Analizamos distintos modelos de series de tiempo: ARIMA, suavizado exponencial, modelos de espacio de estados, el enfoque bayesiano y el modelo GLARMA y concluimos que, a partir del conjunto de datos utilizado en esta investigación, el modelo más apropiado, es el modelo de series de tiempo ARIMA para predecir el número de casos confirmados de Covid-19, mientras que para predecir el número de muertes por Covid-19 en Chile, el enfoque más adecuado es el método tendencia amortiguada, el cual es una generalización del método de suavizamiento exponencial”; explica el Dr. Ferreira.
Los métodos de estimación presentados en este estudio serán útiles para los investigadores que deseen estudiar las características de propagación de la pandemia por Covid-19; aportando al mismo tiempo en la realización de políticas de salud oportunas y eficientes por parte de los gobiernos.
“El siguiente paso será desarrollar técnicas de aprendizaje automático para modelar el comportamiento de estas curvas, sujeto a la disponibilidad de grandes volúmenes de datos. Además, un análisis estadístico puede ser útil para encontrar relaciones entre la propagación del virus y los determinantes biopsicosociales de la salud chilena”; finaliza el Dr. Ferreira.
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