Universidad e innovación

Investigadores de la UPCT logran un modelo matemático que permite estimar cómo evolucionará el coronavirus

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 hoy la  
prestigiosa revista científica Fractals Complex Geometry, Patterns,  
and Scaling in Nature and Society. 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.


En la imagen, Juan Luis García Guirao, teletrabajando hoy, desde casa.

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