BIG DATA E INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Estudio de la dinámica de la epidemia de sars-cov-2 con modelos epidemiológicos fisicomatemáticos

Organismo financiador

ISCIII/Fondos COVID-19

Duración del proyecto

05/2020

-

05/2021

Presupuesto

-

Investigador principal

Antonio Guirao Piñera

Contacto

Universidad u organismo
investigador

Equipo investigador

aguirao@um.es
868 888 314
Universidad de Murcia - UMU. Departamento de Física

Resumen del proyecto

Se estudia la dinámica de crecimiento y la evolución de la epidemia de SARS-COV-2 utilizando modelos epidemiológicos fisico-matemáticos. Además, se propone un marco teórico para la toma de decisiones para el control de la epidemia.

Se investigan: la transmisibilidad, la tasa de crecimiento y el número reproductivo, tanto en la primera ola como en las olas sucesivas; las curvas epidémicas en las distintas fases (crecimiento exponencial, pico y decrecimiento); la altura y la anchura del pico; la magnitud de la epidemia a medio y largo plazo; el efecto de la incertidumbre en el número de infectados; las correlaciones con los casos graves y fallecidos; la efectividad de las medidas de control. Se analizan los mecanismos de contención, para el diseño de las estrategias más idóneas según la optimización de parámetros. Se realizan simulaciones en distintos escenarios que ayuden a anticipar las medidas de control, en particular se simulan los rebrotes.

El estudio se centra en España y en sus distintas regiones, pero también se extiende a otros paises.

Área de conocimiento

Big Data e Inteligencia Artificial

Ecología y Veterinaria

Palabras clave

Modelos epidemiológicos

Epidemia

Crecimiento

Control

Campo de especialización

Física y Matemáticas

Salud pública

Impacto esperado del proyecto

  • Conocer mejor el mecanismo de crecimiento de la epidemia SARS-COV-2.
  • Disponer de predicciones sobre la evaluación de la epidemia que ayude a la toma anticipada de decisiones.
  • Ofrecer un marco científico para el diseño, desarrollo e implantación de medidas de salud pública que respondan eficazmente a la epidemia. Desarrollo de modelos epidemiológicos de cara a tus futuras epidemias.