Un grupo de investigadores de la Universidad de San Pablo (USP) y de la Universidad Federal de San Carlos (UFSCar), de áreas como matemática, ciencia de la computación y medicina, resolvieron unirse para desarrollar un proyecto de modelaje de curvas que prevé notificaciones oficiales sobre la pandemia.
Bajo el título “Seguimiento de curvas de casos, defunciones y hospitalizaciones por COVID-19: modelización matemática, proyección futura y previsión de escenarios”, el proyecto fue concebido por Gil Vicente Reis de Figueiredo, profesor jubilado del Departamento de Matemáticas de la UFSCar, y fue apoyado por el Sindicato de Docentes de las Instituciones Federales de Educación Superior de los Municipios de São Carlos, Araras y Sorocaba (ADUFSCar).
“Las matemáticas contribuyen a la comprensión y uso de las funciones logísticas generalizadas. El cálculo en el uso de algoritmos para optimizar el valor de los parámetros de las funciones logísticas generalizadas y también con algoritmos para la detección de nuevas ondas en base a los datos de promedio móvil de casos. Y la medicina para indicar el uso de parámetros efectivos de transmisión, como la tasa de infección, para verificar si las curvas están de acuerdo con los aspectos epidemiológicos esperados para la enfermedad ”, explica Ricardo Rodrigues Ciferri, profesor de la UFSCar y uno de los integrantes del proyecto, en entrevista con la Coordinación de Comunicación Social UFSCar.
El trabajo se desarrolló por fases. La primera estaba destinado a representar únicamente las curvas de casos que ya se han producido mediante ecuaciones matemáticas.
Debido a que la pandemia se compone de múltiples oleadas sucesivas y superpuestas, a diferencia de otras pandemias y epidemias, Figueiredo propuso una solución basada en la composición de varias oleadas, cada una representada por una función logística generalizada. Aunque la idea es promisoria, la solución aún no conseguía representar adecuadamente las curvas debido a la dificultad de elegir valores más apropiados para los parámetros de las funciones logísticas.
Por lo tanto, Ciferri ingresó al proyecto con el fin de ayudar en el uso de soluciones computacionales para identificar estos valores para los parámetros de las funciones logísticas.
La segunda fase del proyecto tuvo como objetivo hacer una proyección a futuro, es decir, estimar el valor esperado para los próximos 30 días. Como la proyección lograda no fue satisfactoria, surgió la idea de invitar al profesor Domingos Alves, de la Facultad de Medicina de Ribeirão Preto (FMRP) de la USP, a sumarse al proyecto. Actualmente, el proyecto se encuentra en la tercera fase, que consiste en realizar predicciones en base a diferentes escenarios.
El grupo utiliza datos públicos de un promedio móvil de 14 días de casos, muertes, internaciones en sala y hospitalizaciones en la Unidad de Cuidados Intensivos (UCI), facilitados por el Gobierno Federal y por las secretarías estaduales de salud.
Los resultados se hacen públicos a través de informes emitidos semanalmente por la ADUFSCar. Los datos estarán disponibles en Internet en el futuro.
Fuente: Informe de la Coordinación de Comunicación Social de la UFSCar.