martes, 24 de marzo de 2020

Predicción matemática retrasa el pico máximo de casos a entre el 20 de mayo y el 6 de junio

Los investigadores de la Universidad Politécnica de Valencia pronostican una reducción drástica de los contagios por las medidas del estado de alarma
Giro radical a la predicción de cuándo se alcanzará el pico máximo de infectados por coronavirus en España. El informe diario que efectúa el Instituto de Matemática Interdisciplinar de la Universidad Politécnica de Valencia (UPV) ha detectado por primera vez los efectos de las medidas de confinamiento implantadas a raíz de la declaración del estado de alarma. 

Una situación que, de acuerdo con el modelo matemático empleado (que toma como base los datos oficiales del Ministerio de Sanidad), se refleja ya en la previsión del pico de la pandemia en España, que se retrasa hasta una horquilla que los investigadores establecen entre el 20 de mayo y el 6 de junio.

Desde que el pasado 12 de marzo el Instituto de Matemática Interdisciplinar publicó su primer informe con «ánimo académico» se había situado el punto más alto de la curva de casos de COVID-19 en el entorno del mes de abril.

Sin embargo, el impacto de la cuarentena retrasa ahora la predicción del pico máximo ( «la ola más dañina del coronavirus» en palabras del presidente del Gobierno, Pedro Sánchez), a como pronto la segunda semana de mayo.

Mientras la previsión del pico máximo de infectados se retarda, el estado de alarma propicia que, según las previsiones matemáticas, baje el pronóstico del número de casos reportados activos, «que disminuye de casi dos millones y medio a unos 800.000», siempre según el estudio de los investigadores de la Universidad Politécnica de Valencia.

En su informe de este domingo, 22 de marzo, el Instituto de Matemática Interdisciplinar constata que «en lo que llevamos de seguimiento hasta ahora, el modelo esta prediciendo muy bien los casos reportados activos».

El sistema empleado se basa en un modelo epidemiológico denominado SIR, que realiza ecuaciones con los datos de la población susceptible de contraer una enfermedad, la infectada y la recuperada.

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