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Viernes 13 de diciembre de 2024
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COVID-19: diseñaron un sistema matemático que ayudará a predecir el avance del virus

Profesionales de la UNNE y el CONICET trabajan en conjunto para contribuir información especializada, en medio de la emergencia sanitaria.

Profesionales de la UNNE y el CONICET trabajan en conjunto para contribuir información especializada, en medio de la emergencia sanitaria.

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Un equipo interdisciplinario de la Universidad Nacional del Nordeste (UNNE) y el CONICET diseñaron un sistema de aprendizaje automatizado para predecir el avance de la pandemia de COVID-19

El proyecto se denomina COVID-FEDERAL, CORR01 y tiene por objetivo proveer resultados de casos activos, fallecimientos y recuperados a partir de un monitoreo en tiempo real. A la vez, posee una categoría de predicción del avance de la pandemia en cada provincia del país. 

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Delfina Veiravé, Rectora de la UNNE. Foto: Compacto NEA.

En cuanto al modo de funcionamiento, el sistema de aprendizaje automatizado asimila los datos diarios, que se cargan por la noche, y los procesa en forma automática. Para ello se toma como referencia la base de datos del Ministerio de Salud de la Nación y el scraping del informe diario.

El monitoreo se basa en una técnica físico-estadística que permite combinar información existente a un modelo epidemiológico. De esta manera, se determina objetivamente cómo podría avanzar la propagación de la enfermedad.

El modelo epidemiológico con que trabaja el sistema de asimilación de datos es del tipo SEIRHD (pacientes susceptibles, expuestos, infectados, recuperados, hospitalizados y fallecidos, según las siglas en inglés).

En la confección del sistema de aprendizaje automatizado participó el personal del Laboratorio Central de la Provincia. Foto: El Libertador.

Además, el sitio web permite conocer cómo impactan las diferentes medidas de distanciamiento social sobre el contagio del COVID-19.

El sitio web es de libre acceso y se puede consultar en este link

El sistema de asimilación de datos es financiado por la Agencia Nacional de Promoción Científica Tecnológica (ANPCyT). El equipo de investigadores a cargo del funcionamiento del sistema está liderado por el doctor Manuel Pullido y lo integran profesionales físicos, matemáticos y bioquímicos.

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Compromiso social

Además de la invención de este sistema de aprendizaje automatizado, la UNNE participa del programa de voluntariado universitario COVID-19 promovido por el Ministerio de Ciencia y Tecnología de Corrientes.

El voluntariado de COVID-19 tuvo su epicentro en el Hogar Escuela, actual Hospital de Campaña. Foto: LT7.

Actualmente, participan unas 2.000 personas; entre ellas, se encuentran estudiantes de las facultades de Medicina, Ciencias Exactas, Naturales y Agrimensura, y Veterinaria.

En tanto, el Instituto de Medicina Regional de la UNNE analiza muestras para la detección del virus en la Provincia del Chaco. La Facultad de Ingeniería realiza mascarillas para profesionales de la salud, con impresoras 3D.

Un grupo de docentes, investigadores, estudiantes y graduados de la Facultad de Ciencias Exactas, Naturales y Agrimensura desarrolló una plataforma web que contribuye al control del cumplimiento del Aislamiento Social, Preventivo y Obligatorio. 

Además, otro grupo de voluntarios de la misma facultad elabora una solución desinfectante para manos, aprobado por la Organización Mundial de la Salud.

Estudiantes que contribuyeron a ensamblar los respiradores para el Hospital de Campaña.

Cabe recordar, que hace pocos días la ANMAT aprobó el prototipo de respiradores que los estudiantes de la UNNE ensamblaron para el Hospital de Campaña de Corrientes. Otro trabajo importante realizado por estudiantes y docentes de la UNNE

El sistema de aprendizaje automatizado es una herramienta muy importante en la lucha contra el COVID-19, ya que permite analizar una mayor cantidad de datos y producir resultados más precisos en poco tiempo. De esta forma, contribuye a diagramar políticas sanitarias adecuadas, evitando mayores riesgos.

ADEMÁS EN NEA HOY:

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