Presentación

Presentación

Lo mostrado en esta página surge de los resultados de investigaciones científicas llevada adelante por el director del proyecto de investigación, Dr. Ing. H. Daniel Patiño, del INAUT de la Facultad de Ingeniería de la UNSJ, en conjunto con investigadores y profesores del LIMAC de la UNC y del departamento en Informática de la Universidad de Ámsterdam. Es la respuesta al llamado, a principio de año, de la comunidad científica de la IFAC (International Federation of Atomatic Control) y del IEEE CSS (Corona Control Community Project) de E.E.U.U para colaborar con las comunidades de epidemiología en el abordaje de este desafío global crítico y urgente de esta pandemia y para futuras pandemias desde el enfoque de la ingeniería de control y la inteligencia artificial. También es una respuesta al llamado de la OMS (Organización Mundial de la Salud), en julio, a redes internacionales de expertos para tratar y abordar temas como la generación de modelos matemáticos útiles para análisis y toma de decisiones.

Los resultados que se muestran emplean datos del parte diario oficial de Salud Pública de la provincia de San Juan y otras dos fuentes principales de datos e indicadores propios. Una de las fuentes de datos propias es a partir de la movilidad poblacional automática obtenidos de las bases de datos de Google y la otra fuente de datos es generada a través de indicadores obtenidos de los datos oficiales. El motivo de emplear principalmente estas dos fuentes de datos propias se debe principalmente a que San Juan, como en muchos otros lugares, no puede cumplir con ciertos estándares internacionales como son la tasa de positividad de los testeos diarios y la cantidad apropiada de testeos diarios. San Juan presenta un elevado porcentaje en la tasa de positividad de los test realizados, superior al 10% recomendado por la OMS y los estándares internacionales. El no poder realizar una cantidad de testeos suficiente, hace que la muestra obtenida sea sesgada y no sea capaz de capturar la dinámica temporal del virus, imposibilitando estimar apropiadamente la velocidad de expansión de la enfermedad. Generalmente es lo que ha sucedido y sucede en muchas regiones en las cuales el número de test diarios es insuficiente al recomendado, y por lo tanto, la cantidad de muestras tomadas presenta un intervalo de confianza muy bajo como para estimar y medir la dinámica de la velocidad de contagios diaria. La recomendación dada por la OMS, y de la comunidad científica, es que para poder controlar el brote del Covid-19 dicho índice debería estar por debajo del 10%, sugiriendo que sea del orden o menor al 5%. En dos gráficas al final de la página se muestran el índice de positividad diario y promedio semanal, y la cantidad de test diarios y su valor promedio semanal de San Juan, datos obtenidos a partir de los partes diarios de Salud Pública de San Juan.

Este trabajo de investigación presenta a nuestro entender varias contribuciones originales en relación a cómo, a pesar de no poder muestrear apropiadamente, se puede continuar el monitoreo de la evolución de la pandemia y capturar la dinámica temporal del Sars-Cov2. Esto permitiría el diseño de estrategias y toma inteligente de acciones de mitigación no farmacológicas para controlar el brote, y así, la posibilidad de aplanar la curva de infectados.

Las estimaciones propias de la evolución dinámica del Covid-19 en San Juan que se muestran se han obtenido empleando modelos estadísticos, modelos de sistemas y procesos dinámicos, algoritmos de Inteligencia Artificial e Ingeniería de Sistemas de Control, tomando y empleando publicaciones de los principales centros de investigación del mundo entero.

Las estimaciones y proyecciones realizadas oportunamente estaban sujetas a cambios en el comportamiento poblacional y a cambios en las estrategias de mitigación no farmacológicas.

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