Los expertos matemáticos del DCNC Sciences nos sumamos a la iniciativa “Acción Matemática contra el coronavirus”

En el Technological Institute for Data, Complex Networks & Cybersecurity (el DCNC Sciences) estamos realizando una aportación matemática de predicción de propagación del COVID-19 para el CEMat (el Comité Español de Matemáticas), quienes coordinan y canalizan el envío de los datos hacia los Ministerios de Sanidad y de Ciencia e Innovación, así como a las autoridades sanitarias de las CCAA que manifiestan su interés en los mismos.

 

Esta iniciativa, llamada “Acción Matemática contra el coronavirus”, a la que nos hemos sumado un equipo de profesores e investigadores del instituto y en la que colaboramos con más grupos adscritos al CEMat, busca la ayuda de los mejores expertos nacionales para construir un “meta-predictor” sobre la expansión de la pandemia que permita facilitar a las autoridades información fiable de su comportamiento a corto plazo y ayudar así en las tomas de decisiones. Hasta el momento somos 32 los grupos de expertos que estamos proporcionando regularmente nuestras predicciones para esta acción de Predicción Cooperativa.

 ¿Quién forma este equipo experto de investigación y cómo es el modelo desarrollado?

El equipo del DCNC Sciences, formado por los profesores David Aleja, Regino Criado y Miguel Romance, todos ellos del Departamento de Matemática Aplicada, Ciencia e Ingeniería de Materiales y Tecnología Electrónica y miembros del Laboratorio de Computación Matemática en Redes Complejas y sus Aplicaciones, ha desarrollado un modelo SEIR. Este modelo, cuyas siglas son la abreviatura de Susceptibles, Expuestos, Infectados y Recuperados, basado en un sistema de ecuaciones diferenciales y desagregado por comunidades autónomas (incluyendo Ceuta y Melilla) incluye varios experimentos de acotación y optimización de parámetros, así como un análisis comparativo entre el modelo agregado de todo el país y el separado por comunidades autónomas.

¿Cuál es el objetivo de este predictor?

El objetivo de este trabajo es comparar el modelo SEIR con los datos reales disponibles de la propagación del coronavirus Covid-19 en España para obtener predicciones ajustadas a los datos de evolución de la epidemia. Una información que permita facilitar a las autoridades información fiable de su comportamiento a corto plazo y ayudar así en las tomas de decisiones.

 

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