CARTAGENA.- Investigadores de la Universidad
Politécnica de Cartagena (UPCT) han conseguido un modelo matemático que
analiza la dinámica de la infección provocada por el COVID-19. Este
método lo ha aceptado este martes la prestigiosa revista científica
Fractals Complex Geometry, Patterns, and Scaling in Nature and Society y
el artículo se publicará en breve.
El principal avance es que permite estimar cómo evolucionará el
virus a nivel internacional, señala el catedrático de Matemática
Aplicada, Juan Luis García Guirao.
Los resultados apuntan "a una extensión del virus a nivel mundial
de modo acelerado, por lo que las medidas que se están tomando a nivel
global, al menos, en la ventana de datos analizados, son insuficientes o
necesitan más tiempo para generar resultados positivos", afirma el
catedrático.
Los matemáticos sí observan una ralentización de posibilidades de
infección en el grupo de pacientes sanos sin patologías previas cuando
el período de confinamiento pasa el ecuador de los datos analizados.
Según el investigador, profesor de la Escuela de Ingeniería
Industrial, el mayor problema al que se han enfrentado para tener
información fiable es la falta de datos precisos de los que se nutre el
modelo a modo de variables.
Los resultados presentados responden a datos facilitados por la
OMS (Organización Mundial de la Salud) en una ventana de diez días de
final de la segunda quincena de marzo. Con esos datos, el modelo ha
realizado una proyección de los diez días siguientes.
Ahí es donde se aprecia una disminución de la transmisión en
pacientes sanos sin patologías previas y una estabilización de la misma
en pacientes con patología previa o ancianos.
Por tanto, el modelo
sugiere que en el medio o largo plazo las medidas de confinamiento y
prevención implementadas a nivel global están dando sus frutos, agrega
García Guirao.
El modelo matemático ha sido resuelto mediante la aplicación de un
algoritmo de tipo neuronal.
"Funciona mejor que los métodos numéricos
clásicos cuando hay información que puede ser imprecisa como en este
caso", indica García Guirao, investigador principal.
Se trata de un modelo no lineal, de tipo SITR, es decir, que
contempla a individuos susceptibles de poder ser infectados. El método
divide a los pacientes no infectados en sanos y otros con patologías
previas o mayores. Contempla el número de pacientes infectados,
tratamientos aplicados y pacientes recuperados.
En esta investigación han participado la profesora Yolanda
Guerrero Sánchez, del departamento de Anatomía de la Universidad de
Murcia y Zulqurnain Sabir, de Hazara Univesity en Pakistán.
Los matemáticos de la UPCT se han sumado a la iniciativa del
Comité Español de Matemáticas (CEMAT), que está coordinando las
iniciativas de la comunidad matemática española relacionadas con la
crisis creada por el COVID-19.
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