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dc.contributor.authorBellassai, Juan Carlos
dc.contributor.authorAlasino, Gustavo
dc.date.accessioned2021-09-01T14:21:45Z
dc.date.available2021-09-01T14:21:45Z
dc.date.issued2020-10
dc.identifier.issn2683-8966
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11086/20039
dc.identifier.urihttps://49jaiio.sadio.org.ar/Anales/Agranda/Contribuciones
dc.description.abstractEn 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.isospaes
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectCovid 19es
dc.subjectSARS-CoV-2es
dc.subjectSEIRes
dc.subjectInfectadoses
dc.subjectHospitalizadoses
dc.titleSistema de rápida implementación de alerta temprana de colapso de cuidados intensivos basados en predicciones con el Modelo SEIHRes
dc.typearticlees
dc.description.versionpublishedVersiones
dc.description.filFil: Bellassai, Juan Carlos. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales.es
dc.description.filFil: Bellassai, Juan Carlos. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía Física y Computación; Argentina.es
dc.description.filFil: Bellassai, Juan Carlos. Consejo de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro de Investigación de Estudios de Matemática; Argentina.es
dc.journal.cityBuenos Aireses
dc.journal.countryArgentinaes
dc.journal.editorialSociedad Argentina de Informáticaes
dc.journal.pagination120-124es
dc.journal.titleAnales de Agranda 2020es
dc.conference.event49 Jornadas Argentinas de Informática. VI Simposio Argentino de Ciencia de Datos y Grandes Datos (AGRANDA 2020) - Modalidad virtuales
dc.conference.eventdate19 al 30 de Octubre de 2020es
dc.conference.institutionSociedad Argentina de Informática. Universidad de Buenos Aires, Facultad de Ingenieríaes


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