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Según un estudio del MIT que uso Inteligencia Artificial el Distanciamiento tiene resultados positivos

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Desde la aparición del COVID-19 y su propagación a nivel global, muchos han sido los modelos estadísticos elaborados con el propósito de determinar el impacto que ha tenido esta pandemia en aspectos como lo económico y lo social, así como también medir la efectividad de las medidas aplicadas para evitar su propagación, entre ellas, la cuarentena.

En este sentido, a comienzos de abril surgió un artículo académico elaborado por investigadores del MIT en donde se describe un modelo que cuantifica la repercusión de la medida de cuarentena y su eficacia para impedir la propagación del COVID-19, el cual, a diferencia de otros, no toma como referencias los datos generados por brotes anteriores como el SARS.

En su lugar, este modelo recurre al uso de un algoritmo de IA entrenado para registrar el número de individuos infectados bajo cuarentena, aplicando para ello las nociones del modelo SEIR bajo el cual se realiza una agrupación de estas personas en categorías como susceptible, expuesto, infectado y recuperado. Los investigadores sostienen que a través de este enfoque se obtiene una precisión superior o equivalente a la generada en trabajos anteriores.

Este resultado podría servir para brindar información oportuna a los gobiernos, sistemas de salud y organizaciones sin fines de lucro involucradas en la causa a fin de tomar decisiones que permitan hacer un mejor abordaje de la situación en el tratamiento y las políticas de distanciamiento social.

A través de este modelo los investigadores del MIT lograron comprobar que en lugares como Corea del Sur la propagación del virus tomó auge rápidamente debido a la intervención inmediata del aparato gubernamental.

De acuerdo con George Barbastathis, profesor de Ingeniería Mecánica del MIT, este modelo resulta efectivo para mostrar el éxito que presentan las restricciones de cuarentena en el propósito de llevar el número de reproducción efectiva de mas de uno a menos de uno.

Junto a Barbastathis se encuentra el candidato en Ingeniería Civil y Medioambiental del MIT, Raj Dandekar con quien llevó a cabo el desarrollo del modelo durante varias semanas como parte de un proyecto de clase final.

This figure shows the model prediction of the infected case count for the United States following its current model with quarantine control and the exponential explosion in the infected case count if the quarantine measures were relaxed. On the other hand, switching to stronger quarantine measures as implemented in Wuhan, Italy, and South Korea might lead to a plateau in the infected case count sooner.

Para el entrenamiento de este modelo se tomaron en cuenta los datos obtenidos en Wuhan, Corea del Sur, Estados Unidos e Italia tras el registro del caso numero 500 producido en cada una de estos lugares comprendido entre la fecha del 24 de enero y el 1 de abril.

Gracias a esto, el modelo pudo predecir los patrones presentes en la propagación del virus, logrando, además, establecer una correlación entre las medidas de cuarentena y la disminución en el número de reproducción efectiva del brote.


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