Desarrolla investigador de la UAA un modelo de análisis con inteligencia artificial para predecir brotes de COVID 19.

Desarrolla investigador de la UAA un modelo de análisis con inteligencia artificial para predecir brotes de COVID 19.
Desarrolla investigador de la UAA un modelo de análisis con inteligencia artificial para predecir brotes de COVID 19.

 El proyecto contempla el diseño de bases de datos con información de
personas contagiadas por SARS-CoV 2; posteriormente, estas bases servirán
para desarrollar modelos que permitirán predecir brotes de esta
enfermedad.
 El objetivo consiste en alcanzar una mayor comprensión del
comportamiento de la covid-19, lo que se traduciría en la creación de
nuevas políticas públicas que conduzcan a un mejor manejo de la crisis
sanitaria.
Consciente de las problemáticas que se viven a consecuencia del brote de covid-
19, la Universidad Autónoma de Aguascalientes recientemente publicó la
“Convocatoria Especial de Investigación covid-19”, con el propósito de proponer y
abonar soluciones desde los ámbitos científico, tecnológico y de innovación.
Uno de los proyectos que respondieron a esta convocatoria es el liderado por el Dr.
Francisco Javier Álvarez Rodríguez, profesor investigador del Departamento de
Ciencias de la Computación del Centro de Ciencias Básicas (CCB) de la UAA,
responsable del trabajo denominado “Análisis de desarrollo de infecciones del
covid-19 en localidades en México a través de Datamining”, cuyo objetivo consiste
en diseñar bases de datos con información de personas que han sido contagiadas
por el SARS-CoV 2; en un segundo momento, estas bases favorecerán el desarrollo
de modelos que permitirán predecir brotes de esta enfermedad.
Al respecto, el Dr. Álvarez Rodríguez argumentó que actualmente expertos
epidemiólogos han utilizado herramientas estadísticas que no han ofrecido los
resultados esperados en materia de predicción del comportamiento de la covid-19.
Por ello, su investigación se enfoca en el uso de la minería de datos, tecnología
que surge de las ciencias de la computación y que se relaciona directamente con la
inteligencia artificial: a través de diversos algoritmos, se desarrollan modelos que,
si bien no son determinantes o absolutos, pretenden brindar una mayor
comprensión de la forma en que se comporta esta enfermedad.
Para alcanzar esta meta, se trabaja con datos provenientes de la información que
aporta la sintomatología de los propios pacientes, así como los decesos y las
personas que se han recuperado de coronavirus en los estados de Aguascalientes,

Jalisco y Guanajuato. Todo lo anterior se cruzará, a su vez, con información que
arrojen otros parámetros más específicos que se refieren a las características
físicas y fisiológicas de la población, como la obesidad, hipertensión, diabetes y
otros factores determinantes en el comportamiento de la covid-19. En caso de que
se logre desarrollar los modelos de manera efectiva, será posible predecir brotes
de covid con meses de anticipación e, incluso, con porcentajes de incremento de
contagios.
El investigador de la UAA señaló la importancia de que su proyecto se desarrolle
con éxito, pues serviría para sentar las bases que conduzcan a crear nuevas
políticas públicas que permitan enfrentar la pandemia con mejores estrategias. En
este momento, la investigación se encuentra en la fase de recolección de datos,
para posteriormente continuar con la organización y diseño de las bases de datos.
Se espera que a finales de año se pueda iniciar con el trabajo de modelos basados
en inteligencia artificial para encontrar patrones de conducta y así, en una tercera
etapa a desarrollarse en 2021, se logre realizar predicciones que sean más
próximas a la realidad.
Por último, el Dr. Francisco Javier Álvarez Rodríguez agradeció a la Universidad
Autónoma de Aguascalientes por interesarse en que su personal académico
participe en el estudio y desarrollo de soluciones a los problemas tan complejos
que trajo consigo esta enfermedad, pero sobre todo tratar de impactar de manera
positiva en el entorno social por medio de las aportaciones realizadas al interior de
la institución.

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