Los matemáticos ayudan a desarrollar una base de datos de seguimiento de COVID

Seguimiento de la pandemia: los matemáticos GuanNan Wang y Yuan Gu 20 son miembros de un equipo de investigación que elaboró un tablero fácil de usar que rastrea y predice la propagación de COVID-19. Crédito: CDC

Un matemático de William & Mary y un estudiante de pregrado forman parte de un equipo que ha desarrollado un tablero interactivo y fácil de usar que rastrea las infecciones y muertes por COVID-19 en los EE. UU.

GuanNan Wang, profesor de la Departamento de Matemáticas de la universidad y Yuan Gu ’20 eran miembros de un equipo de investigación con sede en la Universidad Estatal de Iowa. El tablero en sí mismo es solo el aspecto público de un conjunto más grande de modelos científicos utilizados por el Centro para el Control y la Prevención de Enfermedades.

Wang explicó que el Tablero COVID-19 ofrece un pronóstico continuo de siete días y una proyección de cuatro meses del recuento de infecciones/muertes por coronavirus a nivel estatal y de condado. El tablero muestra los resultados del análisis derivado de la fusión de cuatro bases de datos disponibles públicamente. Dijo que Gu está trabajando en el siguiente paso.

«Después de que se lanzó nuestro tablero, recibimos mucha atención pública y también muchas solicitudes de nuestros usuarios para desarrollar la versión móvil de nuestro tablero», Wang dijo.

Gu, con doble especialización en matemáticas e informática, es ahora un estudiante de posgrado en la Universidad Carnegie Mellon. Está desarrollando una versión móvil del tablero bajo la tutoría de Wang.

«Gu comenzó con el desarrollo de la aplicación móvil, basada en el sistema Android», dijo Wang.

Ella explicó Gu ha hecho un progreso considerable: desarrolló una interfaz de usuario móvil, configuró la base de datos y conectó la base de datos con la interfaz de usuario.

«En este momento, se está enfocando en las funciones y consultas relacionadas con la aplicación». Wang dijo. «Esperamos lanzar la aplicación muy pronto».

Lily Wang, profesora de estadística en el estado de Iowa, quien fue una de las doctoras de GuanNan Wang, encabezó el proyecto de tablero más grande. asesores Los dos son colaboradores desde hace mucho tiempo.

Un anuncio del estado de Iowa señala que la iniciativa es la primera en generar pronósticos de COVID-19 para los 3104 condados en los 48 estados contiguos y el Distrito de Columbia.

Proporciona análisis en tiempo real con datos de infecciones y muertes por COVID-19 de la Universidad John Hopkins, The New York Times, The Atlantic, USAFacts, la Organización Mundial de la Salud y los CDC. Los datos específicos del condado, que incluyen información sobre una variedad de características locales, se recopilan de los departamentos de salud estatales y del condado, bases de datos locales, datos del censo, datos de movilidad, comunicados de prensa del gobierno y el Departamento de Transporte de EE. UU.

«Profundizamos en la dinámica de estos condados. Incluso analizamos la cantidad de camas de hospital en el área, la infraestructura de atención médica y los gastos locales de atención médica», dijo Lily Wang en el comunicado del estado de Iowa. «El modelado detallado y específico del condado proporciona una comprensión completa y más rica de cómo COVID-19 está afectando a las comunidades locales».

También se tienen en cuenta los datos demográficos locales, como la proporción entre hombres y mujeres, la edad y las poblaciones minoritarias. en los modelos del condado. Se analiza el estado de las políticas de control local, como las órdenes de refugio en el lugar, la mitigación del distanciamiento social y las regulaciones sobre empresas y escuelas, junto con los datos de movilidad a nivel de condado.

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Watcher rastrea el coronavirus en Cincinnati y más allá Proporcionado por The College of William & Mary Cita: Los matemáticos ayudan a desarrollar la base de datos de seguimiento de COVID (2020, 17 de julio) recuperado 31 Agosto de 2022 de https://medicalxpress.com/news/2020-07-mathematicians-covid-tracking-database.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.