Medio: Reforma

Especialista: Universidad La Salle / Institucional

Tema: “Calculan por 37 mil decesos”

Con ayuda de Inteligencia Artificial, la Universidad La Salle desarrolló un monitoreo y pronóstico del Covid-19 en México con un modelo que prevé un pico máximo de contagios el 24 de junio y más de 37 mil muertes acumuladas hasta octubre y más de 80 mil hospitalizados.

La plataforma en línea monitoreocovid.lasalle.mx considera y presenta los datos diarios de la Secretaría de Salud y, mediante redes neuronales artificiales y cómputo evolutivo, predice el avance de los casos, las defunciones y el número de hospitalizados, en el corto y mediano plazo.

La revisión de los datos se puede hacer a nivel nacional y estatal, y en dos semanas activarán un monitoreo municipal. El líder del proyecto, Roberto Vázquez Espinoza, especialista en Inteligencia Artificial y Minería de Datos, afirmó que los modelos de predicción se basan en la información oficial diaria, por lo que las cifras finales siempre van a cambiar.

“Dependiendo del modelo, podemos encontrar una sugerencia o resultado de cuándo se esperaría el pico máximo, pero al final lo tenemos que tomar como una sugerencia, porque los resultados de estos modelos cambian conforme se van alimentando con nueva información”, indicó el Doctor en Ciencias de la Computación.

El proyecto de La Salle tiene cinco tipos de modelos matemáticos, uno basado en redes neuronales que predice el comportamiento en el corto plazo, y otros de mayor alcance como el Gausiano y el Logarítmico Sigmoisal, y otros con ecuaciones diferenciales.

El Gausiano, por ejemplo, pronostica con los datos oficiales del pasado viernes que el pico de la epidemia se alcanzaría el 24 de junio con 4 mil 527 casos confirmados, y un descenso que seguiría hasta octubre. Bajo ese modelo, el 26 de octubre habría un acumulado de 37 mil 350 muertes y 80 mil 866 hospitalizaciones acumuladas.

Vázquez Espinoza insistió en que no se pueden tomar como seguras esas predicciones y que sólo se hacen para que con ellas se tomen decisiones. Sin embargo, afirmó que el uso de la inteligencia artificial minimiza los riesgos de error.

“Todos los modelos matemáticos tienen parámetros que se tienen que ajustar para que describan de manera correcta cómo se va a comportar la pandemia.

“Existen métodos que requieren de la intervención del experto. Nosotros optamos por utilizar métodos basados en inteligencia artificial, que son capaces de encontrar propuestas de ajustes que quizá un experto no podría identificaría en una primera instancia”, dijo.

Estimación Evolución de defunciones por Covid-19 en México, según un pronóstico ajustando un modelo gausiano hecho por especialistas de la Universidad La Salle: