Los modelos de datos de COVID-19 causaron retrasos en la respuesta
Crédito: Unsplash/CC0 Public Domain
Un académico de la Universidad de Derby nombrado como una de las figuras tecnológicas más influyentes del Reino Unido argumentó que los modelos utilizados para analizar los datos de COVID-19 causaron retrasos en las medidas adoptadas para combatir la pandemia del coronavirus.
En un nuevo artículo titulado «Grandes datos y lecciones de análisis de la pandemia de COVID-19», Richard Self, profesor titular de gobernanza de tecnologías avanzadas y emergentes de la Universidad, escribe que los modelos que se utilizan para los datos de COVID-19 fueron antiguo y creado «para un contexto totalmente diferente».
También argumenta que los retrasos en el primer cierre en marzo del año pasado se debieron a que los datos sobre el virus «no indicaban urgencia».
Richard, quien recientemente fue nombrado como el segundo académico más influyente del país en Tyto Tech 500 Power List, escribe: «COVID-19 ha demostrado las limitaciones de este enfoque en situaciones donde los datos y el conocimiento (ciencia) son incompletos, los modelos son inexactos y no representan con precisión la realidad y los tomadores de decisiones tienen lo que podría llamarse una visión de túnel y solo consideran lo que les dicen sus modelos.
«Parte del problema de COVID fue que el modelo que se estaba utilizado fue un modelo antiguo creado durante un período de décadas para un total ly diferente contexto».
El artículo fue escrito para el sitio web AI Summit Vision Aires, y Richard fue uno de los primeros expertos de todo el mundo en ser invitado a escribir para el sitio.
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Conocer el modelo en el que puede confiar: la clave para una mejor toma de decisiones Más información: Lecciones de Big Data y análisis de la pandemia: blog.derby.ac.uk/ 2021/02/covid … g-programming-trust/ Proporcionado por la Universidad de Derby Cita: Los modelos de datos de COVID-19 causaron retrasos en la respuesta (9 de febrero de 2021) consultado el 30 de agosto de 2022 en https://medicalxpress.com/news/ 2021-02-covid-response.html Este documento está sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigación privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona únicamente con fines informativos.