Friday 4 de December, 2020

Para la Universidad de Tres de Febrero, el pico de contagios se alcanzó con una infección cada 4.35 segundos

El numero está calculado en base a un modelo matemático desarrollado por investigadores de la entidad académica que mide la velocidad de propagación de la enfermedad.

Luego del pico, el modelo matemático de la UNTREF comienza a aumentar su valor, ya que las infecciones se producen más esporádicamente

Investigadores de la carrera de Ingeniería en Computación de la UNTREF desarrollaron un indicador que permite estimar el momento en que se produce el pico en la tasa de contagios de la covid-19 en la población. En el caso de Argentina, el cálculo establece que antes de ayer, es decir el miércoles 11 de noviembre, se alcanzó el pico de contagios al producirse una infección cada 4.35 segundos.

Para realizar el cálculo los investigadores Néstor Barraza, Verónica Moreno y Gabriel Pena elaboraron un modelo matemático que permite calcular el tiempo medio entre infecciones (MTBI, por sus iniciales en inglés) consecutivas en una misma población, correspondan o no al mismo agente y que pueden estar separadas en distancia, tomando los datos de infectados desde el día en que se produce el primer contagio hasta el día actual; de esta manera el modelo aporta una forma de medir el progreso de la enfermedad.

Al comienzo de la epidemia, este indicador (que se mide en segundos) va disminuyendo su valor ya que las infecciones se producen cada vez más rápido y al alcanzarse el pico en la tasa de contagios (número de infecciones por día) asume un valor casi constante. Luego del pico comienza a aumentar su valor, ya que las infecciones se producen más esporádicamente. De lo que se desprende que predecir el mínimo de este indicador equivale a predecir el momento en que se produce el pico en la tasa de contagios de la población.

Este modelo innovador, que fue bien recibido por la OMS y publicado en la revista científica Chaos, Solitons & Fractals de la editorial Elsevier, se basa en un proceso estocástico que se utiliza en modelos de confiabilidad de software para medir y predecir la detección de fallas de software, y que toma en cuenta desde el día del primer contagio y aprende de toda la curva.

“El MTBI permite medir la velocidad de propagación de la epidemia. En esta primera etapa obtuvimos el indicador y medimos el progreso de la enfermedad y lo comparamos con picos producidos en distintos países y con eso pudimos hacer un análisis cualitativo que nos permitió determinar este pico de contagios”, explicó Barraza.

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