Predicción de picos de infección por COVID-19
Crédito: Pixabay/CC0 Dominio público
Una comparación de dos enfoques del popular método de pronóstico de promedio móvil en el análisis de series de tiempo podría permitir a los investigadores hacer predicciones más precisas de infecciones por COVID-19 en el término corto. Los detalles se publican en el International Journal of Management and Decision Making.
Seng Hansun del Departamento de Informática de Universitas Multimedia Nusantara en Tangerang, Indonesia, Vincent Charles de la Escuela de Administración de la Universidad de Bradford, Tatiana Gherman de la Facultad de Negocios y Derecho de la Universidad de Northampton, Reino Unido, y Vijayakumar Varadarajan de la Escuela de Ciencias de la Computación e Ingeniería de la Universidad de Nueva Gales del Sur, Sydney, Australia, analizan el promedio móvil exponencial ponderado (WEMA) y el promedio móvil Hull (HMA). WEMA se introdujo por primera vez en 2013 y ahora se usa ampliamente, pero sufre retrasos. Para superar este problema, el equipo ha desarrollado un novedoso método Hull-WEMA sin demora que combina HMA y WEMA.
Como prueba de principio, de este nuevo enfoque híbrido, el equipo ha utilizado COVID-19 datos de series temporales de diez países diferentes con el mayor número de casos en la última fecha observada. Sus resultados muestran que el nuevo modelo tiene una precisión mucho mayor que HMA y WEMA usados por separado. De hecho, el éxito del equipo apunta a la posibilidad de un método de pronóstico general de «caja blanca» que podría usarse para hacer predicciones a corto plazo sobre cómo cambiará la cantidad de casos confirmados de COVID-19 en una región determinada.
Dada la naturaleza de la pandemia de COVID-19 y la rapidez con la que los sistemas de atención médica pueden verse afectados por picos repentinos en las tasas de infección y enfermedad, un método de pronóstico preciso debería permitir a los proveedores y las autoridades tomar mejores decisiones sobre los niveles de personal y el equipo. se necesitarán en un corto período de tiempo para hacer frente a esos picos y liberar recursos cuando el modelo prediga que la cantidad de infecciones disminuirá.
El equipo concluye que su trabajo les permite «Únase a los recientes esfuerzos de investigación realizados por la comunidad de investigadores para ayudar a los gobiernos, los formuladores de políticas y otras partes interesadas relevantes al proporcionar pronósticos que pueden usarse como una herramienta para tomar mejores decisiones y tomar las medidas apropiadas para controlar o frenar la propagación del coronavirus».
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Uso de IA para pronosticar casos de COVID-19 en el futuro Más información: Seng Hansun et al, Hull-WEMA: un nuevo enfoque de retraso cero en el promedio móvil familiar, con una aplicación al COVID-19, International Journal of Management and Decision Making (2021). DOI: 10.1504/IJMDM.2022.119582 Proporcionado por Inderscience Cita: Predicción de picos de infección por COVID-19 (22 de diciembre de 2021) consultado el 29 de agosto de 2022 en https://medicalxpress.com/news/2021-12- covid-infection-spikes.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.