Nuevo y preciso COVID-"epidemómetro"
Nuevo método para predecir con precisión la dinámica de las epidemias: Comparación de países incluida
La pandemia de COVID-19 sigue planteando a los gobiernos y a los sistemas sanitarios grandes retos en la gestión de la crisis. Los modelos epidemiológicos desempeñan un papel fundamental en este esfuerzo, ya que ayudan a los responsables políticos a predecir la progresión futura de la infección y las tasas de hospitalización. Un reto clave en este sentido es determinar en tiempo real estados epidemiológicos no medibles, como la susceptibilidad a la infección.
Curso de números de casos activos Austria
TU Wien
Unos jóvenes investigadores de la Universidad Técnica de Viena han publicado ahora un nuevo método que permite predecir de forma sencilla y sólida la susceptibilidad de la población a la infección como consecuencia de una mutación vírica, basándose únicamente en los datos disponibles oficialmente. El curso de una pandemia viene determinado por los llamados factores exógenos. Estos son, por ejemplo, el cambio de comportamiento social de la población, la movilidad o los cierres. Sin embargo, en la mayoría de los casos se desconocen los efectos de estos factores y, por tanto, complican seriamente el análisis y la predicción del evento infeccioso, que es muy dinámico. Con el nuevo método, estos factores exógenos también pueden determinarse fácilmente y en tiempo real. Como resultado, también se pueden predecir los efectos cuantitativos de los cierres, por ejemplo.
"Epidemómetro"
Una estimación más precisa del estado epidemiológico, combinada con la determinación de los impulsores exógenos desconocidos, permite también una previsión mucho más fiable. Con su reciente trabajo, publicado en el Journal of Nonlinear Dynamics, el equipo muestra cómo el método de la teoría de control no lineal puede aplicarse a los modelos compartimentados epidemiológicos más comunes, permitiendo previsiones precisas de cantidades esenciales como la incidencia o la ocupación hospitalaria. El equipo de investigación considera que la nueva "herramienta" es un apoyo científico para los responsables de la toma de decisiones y los colegas.
Innovador: teoría de control + medicina
El nuevo enfoque ha sido desarrollado por un equipo dirigido por el profesor Stefan Jakubek, del Instituto de Mecánica y Mecatrónica de la Universidad Técnica de Viena, en colaboración con investigadores de MedUni Vienna. El trabajo de dos estudiantes de la TU Wien, Johanna Bartlechner y Oliver Ecker, desempeñó un papel fundamental. Aportan un enfoque completamente nuevo, desde la perspectiva del control y la automatización de procesos, combinado con los conocimientos médicos. Utilizan el método para el análisis cuantitativo en tiempo real y la predicción de variables importantes en la pandemia, concretamente la ocupación de hospitales y unidades de cuidados intensivos.
Preciso: Este método revela más
Una mirada al pasado de la pandemia demuestra su fiabilidad: "Hemos evaluado nuestros métodos con datos de diferentes países durante los últimos meses, y la precisión alcanzada superó con creces nuestras expectativas", explica la estudiante Johanna Bartlechner. Como parte del equipo de la TU Wien, analizó no sólo Austria, sino también otros países como Sudáfrica, Dinamarca, Suiza y el Reino Unido. "Muchos factores que influyen significativamente en el número de casos o en la ocupación de las camas de cuidados intensivos son difíciles o imposibles de cuantificar y se caracterizan por una dinámica fuertemente no lineal", subraya su compañero Oliver Ecker. Por ejemplo, lo que la metodología revela adicionalmente y en tiempo real: ¿Cómo cambia una nueva variante vírica la probabilidad de una estancia hospitalaria? ¿Qué eficacia tienen las intervenciones gubernamentales, como los cierres?
Nota: Este artículo ha sido traducido utilizando un sistema informático sin intervención humana. LUMITOS ofrece estas traducciones automáticas para presentar una gama más amplia de noticias de actualidad. Como este artículo ha sido traducido con traducción automática, es posible que contenga errores de vocabulario, sintaxis o gramática. El artículo original en Inglés se puede encontrar aquí.
Publicación original
C. Hametner, L. Böhler, M. Kozek, J. Bartlechner, O. Ecker, Z.P. Du, R. Kölbl, M. Bergmann, T. Bachleitner-Hofmann, S. Jakubek; "Intensive care unit occupancy predictions in the COVID-19 pandemic based on age-structured modelling and differential flatness"; Journal of Nonlinear Dynamics, accepted for publication
C. Hametner, M. Kozek, L. Böhler, A. Wasserburger, Z.P. Du, R. Kölbl, M. Bergmann, T. Bachleitner-Hofmann, S. Jakubek; "Estimation of exogenous drivers to predict COVID-19 pandemic using a method from nonlinear control theory"; Nonlinear Dynamics 106, 1111–1125 (2021)
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