dc.contributor.author | Bellassai, Juan Carlos | |
dc.contributor.author | Alasino, Gustavo | |
dc.date.accessioned | 2021-09-01T14:21:45Z | |
dc.date.available | 2021-09-01T14:21:45Z | |
dc.date.issued | 2020-10 | |
dc.identifier.issn | 2683-8966 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11086/20039 | |
dc.identifier.uri | https://49jaiio.sadio.org.ar/Anales/Agranda/Contribuciones | |
dc.description.abstract | En el contexto del nuevo coronavirus COVID-19 que ha llevado al
colapso del sistema de salud en gran número de países y dejando miles de
fallecidos a nivel mundial, tanto autoridades nacionales como sub-nacionales,
se ven en el dilema de aplicar o no medidas de distanciamiento social para
evitar el colapso del sistema sanitario. Diferentes estudios hoy se enfocan en
desarrollar modelos epidemiológicos que puedan guiar a las autoridades en la
toma de decisiones y definición políticas adecuadas. En su mayoría, estos
estudios se centran en conseguir un alto grado de acierto en sus estimaciones
y/o conseguir que el modelo proponga dinámicas variables de predicción,
haciendo que los modelos se vuelvan de formulación compleja o con gran
número de parámetros necesarios. Este trabajo propone un sistema de fácil
aplicación capaz de generar una alerta temprana para evitar un posible colapso
del sistema de cuidados intensivos basándonos en el modelo epidemiológico
SEIR. | es |
dc.language.iso | spa | es |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
dc.subject | Covid 19 | es |
dc.subject | SARS-CoV-2 | es |
dc.subject | SEIR | es |
dc.subject | Infectados | es |
dc.subject | Hospitalizados | es |
dc.title | Sistema de rápida implementación de alerta temprana de colapso de cuidados intensivos basados en predicciones con el Modelo SEIHR | es |
dc.type | article | es |
dc.description.version | publishedVersion | es |
dc.description.fil | Fil: Bellassai, Juan Carlos. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. | es |
dc.description.fil | Fil: Bellassai, Juan Carlos. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía Física y Computación; Argentina. | es |
dc.description.fil | Fil: Bellassai, Juan Carlos. Consejo de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro de Investigación de Estudios de Matemática; Argentina. | es |
dc.journal.city | Buenos Aires | es |
dc.journal.country | Argentina | es |
dc.journal.editorial | Sociedad Argentina de Informática | es |
dc.journal.pagination | 120-124 | es |
dc.journal.title | Anales de Agranda 2020 | es |
dc.conference.event | 49 Jornadas Argentinas de Informática. VI Simposio Argentino de Ciencia de Datos y Grandes Datos (AGRANDA 2020) - Modalidad virtual | es |
dc.conference.eventdate | 19 al 30 de Octubre de 2020 | es |
dc.conference.institution | Sociedad Argentina de Informática. Universidad de Buenos Aires, Facultad de Ingeniería | es |