{"id":377,"date":"2020-03-20T14:40:20","date_gmt":"2020-03-20T14:40:20","guid":{"rendered":"https:\/\/sandbox.cliento.mx\/jorgeprezcolinmx\/?p=377"},"modified":"2020-07-29T15:12:54","modified_gmt":"2020-07-29T15:12:54","slug":"coronavirus-modelos-matematicos-big-data-controlar-epidemia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/sandbox.cliento.mx\/jorgeprezcolinmx\/coronavirus-modelos-matematicos-big-data-controlar-epidemia\/","title":{"rendered":"Coronavirus: c\u00f3mo los modelos matem\u00e1ticos y el Big Data ayudan a controlar la epidemia"},"content":{"rendered":"\n

Desde su introducci\u00f3n en las ciencias m\u00e9dicas\nen 1927, los modelos matem\u00e1ticos de epidemias utilizan algoritmos o ecuaciones\npara explicar y predecir el comportamiento de agentes infecciosos, as\u00ed como los\nda\u00f1os que ocasionar\u00e1n a la poblaci\u00f3n humana o de animales. Y hoy, con la\npandemia del nuevo coronavirus COVID-19, son herramientas fundamentales para\nentender y atender este fen\u00f3meno.<\/p>\n\n\n\n

Este tipo de c\u00e1lculos toma en cuenta par\u00e1metros\nbiol\u00f3gicos y sociales<\/strong>, su exactitud ha contribuido para predecir el\ncrecimiento del brote infeccioso, cu\u00e1ndo alcanzar\u00e1 su punto m\u00e1ximo y en qu\u00e9\nmomento comenzar\u00e1 a descender.  <\/p>\n\n\n\n

Un factor clave para hacer esta proyecci\u00f3n es\nel n\u00famero reproductivo b\u00e1sico (R0), el cual se obtiene al calcular cu\u00e1ntas\npersonas podr\u00edan infectarse por cada enfermo existente<\/strong>. El R0 indicar\u00e1 que\ntan r\u00e1pido se extiende el virus entre la poblaci\u00f3n en un per\u00edodo inicial y a\npartir de \u00e9l evaluar la gravedad de la propagaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

As\u00ed, este tipo de modelos se han utilizado\npara calcular el desarrollo de epidemias recientes, por ejemplo, en 2009 ante\nla crisis de la influenza AH1N1, en 2014 con la dispersi\u00f3n del virus del \u00c9bola\ny hoy para estimar el crecimiento y afectaciones del coronavirus.<\/p>\n\n\n\n

Modelando el COVID-19\nen M\u00e9xico<\/h2>\n\n\n\n

Diversos cient\u00edficos mexicanos, entre ellos\nGustavo Cruz, miembro del Instituto de Investigaciones en Matem\u00e1ticas Aplicadas\ny en Sistemas (IIMAS) dise\u00f1aron un modelo matem\u00e1tico para determinar la\nvelocidad de propagaci\u00f3n del COVID-19 en nuestro pa\u00eds. De acuerdo con los\nc\u00e1lculos, los investigadores pronostican que el virus aumentar\u00e1 su nivel de\ndispersi\u00f3n y se convertir\u00e1 en un brote infeccioso entre el 20 y 30 de marzo.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

El veloz crecimiento del virus se debe a que\nel R0 se encuentra en una medida entre el 1.5 al 4 pero, a partir de la\nvelocidad de propagaci\u00f3n que se observ\u00f3 entre la poblaci\u00f3n de Wuhan, el nivel\nestimado m\u00e1s aceptado por los cient\u00edficos es de 2.5.<\/p>\n\n\n\n

Que el virus cuente con un R0 de 2.5 resulta\nalarmante para los cient\u00edficos mexicanos quienes, para ejemplificar la gravedad\ndel asunto, han se\u00f1alado que durante la epidemia del AH1N1 que vivi\u00f3 nuestro\npa\u00eds hace 11 a\u00f1os, el R0 del virus era de 1.7.<\/p>\n\n\n\n

Pero no todo est\u00e1 perdido, ante un virus como el COVID-19 la mejor estrategia para combatirlo es la prevenci\u00f3n. Los modelos de pron\u00f3stico de propagaci\u00f3n basados en inteligencia artificial<\/a> y anal\u00edtica avanzada<\/a> brindan un nuevo enfoque para tomar medidas correctivas e intentar detener el contagio.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

El caso de Taiw\u00e1n:\ncombatiendo el coronavirus con Big Data<\/h2>\n\n\n\n

Taiw\u00e1n es uno de los pa\u00edses que mejor ha\ncontenido la propagaci\u00f3n del coronavirus, incluso cuando se esperaba que\ntuviera el segundo mayor n\u00famero de casos por la enfermedad, ya que m\u00e1s de 400\nmil ciudadanos viajan del pa\u00eds hacia China para ir a trabajar. \u00bfC\u00f3mo lo logr\u00f3? <\/p>\n\n\n\n

Cabe mencionar que, a ra\u00edz de la epidemia del\nvirus SRAS en 2003 que causo miles de muertes en el pa\u00eds, Taiw\u00e1n ha estado\npreparado para actuar en contra de la propagaci\u00f3n de los virus y para ello se\nha apoyado en la tecnolog\u00eda avanzada<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Cuando se anunci\u00f3 el primer caso de\ncoronavirus en China, Taiw\u00e1n r\u00e1pidamente empez\u00f3 a tomar acciones para proteger\na su poblaci\u00f3n. As\u00ed, el pa\u00eds integr\u00f3 la base de datos del Seguro Nacional de\nSalud con su base de datos de inmigraci\u00f3n y aduanas para realizar un an\u00e1lisis\nde Big Data.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

De este modo pudo generar alertas en tiempo real<\/a> de casos potenciales, por ejemplo, si una persona visitaba una cl\u00ednica presentando s\u00edntomas del virus m\u00e1s un historial de viaje hacia China. De este modo, las personas que presentaban mayor riesgo por haber visitado \u00e1reas de alta propagaci\u00f3n (por ejemplo, Wuhan) fueron puestas en cuarentena en su hogar y fueron rastreadas a trav\u00e9s de su tel\u00e9fono celular para asegurarse de que permanecieran en casa durante el per\u00edodo de incubaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

Como lo dijimos en un principio, para la\npropagaci\u00f3n del coronavirus tambi\u00e9n influyen par\u00e1metros sociales, es decir, las\nacciones que realizan las personas para disminuir la velocidad de contagio; de\nah\u00ed la importancia de reducir la cantidad de exposici\u00f3n al tomar medidas\nconcretas como dejar de reunirse e incluso al lavarse las manos con mayor\nfrecuencia.<\/p>\n\n\n\n

Si quieres saber m\u00e1s sobre las aplicaciones de\nla anal\u00edtica avanzada en este tipo de temas, suscr\u00edbete a mi blog y mantente\ninformado.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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