{"id":26135,"date":"2022-08-31T14:05:57","date_gmt":"2022-08-31T19:05:57","guid":{"rendered":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/la-universidad-lanza-la-version-beta-del-simulador-de-estrategia-de-salida-de-covid-19\/"},"modified":"2022-08-31T14:05:57","modified_gmt":"2022-08-31T19:05:57","slug":"la-universidad-lanza-la-version-beta-del-simulador-de-estrategia-de-salida-de-covid-19","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/la-universidad-lanza-la-version-beta-del-simulador-de-estrategia-de-salida-de-covid-19\/","title":{"rendered":"La universidad lanza la versi\u00f3n beta del simulador de estrategia de salida de COVID-19"},"content":{"rendered":"<p>Cr\u00e9dito: CC0 Public Domain <\/p>\n<p>Un equipo del Centro Interdisciplinario de Seguridad, Confiabilidad y Confianza (SnT) de la Universidad de Luxemburgo, dirigido por el subdirector de SnT, Yves Le Traon, ha desarrollado una herramienta en l\u00ednea para simular la planificaci\u00f3n de estrategias de salida de COVID-19 para cerca de 100 pa\u00edses. El proyecto es \u00fanico porque ofrece un m\u00e9todo para modelar el impacto de diferentes medidas en la propagaci\u00f3n de COVID-19 en una gran cantidad de pa\u00edses de todo el mundo. <\/p>\n<p>La herramienta utiliza t\u00e9cnicas de aprendizaje autom\u00e1tico para analizar datos p\u00fablicos y ofrecer proyecciones hipot\u00e9ticas de c\u00f3mo las diferentes medidas de aislamiento afectar\u00e1n la propagaci\u00f3n de COVID-19. La intenci\u00f3n es hacer posible que los expertos y los gobiernos de todo el mundo analicen c\u00f3mo las diversas estrategias de salida afectar\u00e1n la propagaci\u00f3n de COVID-19 en un per\u00edodo de seis meses.<\/p>\n<p>Cuatro \u00e1reas de actividad diferentes se dan como variables: lugares de trabajo, actividades al aire libre, transporte p\u00fablico y comercio minorista. Para generar sus predicciones, la herramienta utiliza datos que est\u00e1n disponibles p\u00fablicamente en el conjunto de datos de Google COVID-19, en particular, datos de movilidad y datos de la Universidad Johns Hopkins. Un usuario puede comprender c\u00f3mo las pol\u00edticas relacionadas con cada actividad afectan la propagaci\u00f3n de la enfermedad seleccionando un pa\u00eds y cambiando el valor que representa la intensidad de cualquier medida de aislamiento dada.<\/p>\n<p>Yves Le Traon reuni\u00f3 a dos equipos en SnT para colaborar en este proyecto. Los investigadores est\u00e1n lanzando una versi\u00f3n beta del instrumento por dos razones. En primer lugar, con el fin de proporcionar esta herramienta lo m\u00e1s r\u00e1pido posible en beneficio del p\u00fablico. En segundo lugar, como con cualquier versi\u00f3n beta, han llegado al punto en el proceso de desarrollo que requiere la retroalimentaci\u00f3n de los usuarios para refinar el algoritmo de aprendizaje autom\u00e1tico que lo impulsa.<\/p>\n<p>El simulador es un proyecto en curso, como tal, es actualizado gradualmente por el equipo interdisciplinario a medida que avanzan en sus investigaciones. En el futuro, los cient\u00edficos consideran agregar funciones de personalizaci\u00f3n basadas en conjuntos de datos de la Organizaci\u00f3n Mundial de la Salud (OMS), como usar m\u00e1scaras y estrategias de prueba.<\/p>\n<p>\u00abEl simulador es un instrumento innovador con el potencial de mejorar la planificaci\u00f3n de la estrategia de salida de COVID-19 de todos los pa\u00edses incluidos\u00bb, dijo el profesor Stephane Pallage, rector de la Universidad de Luxemburgo. \u00abCOVID-19 requiere soluciones \u00e1giles y el equipo del Prof. Le Traon ha reaccionado r\u00e1pidamente al revelar una tecnolog\u00eda valiosa que permite modelar los posibles efectos de las decisiones de pol\u00edtica p\u00fablica a medida que se planifican e implementan las estrategias de salida\u00bb.<\/p>\n<p>\u00abThe decir que &#8216;el conocimiento es poder&#8217; puede abusarse, pero cuando se trata del coronavirus, adquiere un nuevo significado, ya que cada dato tiene el potencial de afectar la vida de las personas en todo el mundo\u00bb, dijo el profesor Yves Le Traon, Vice- Director de Snt. \u00abDada la enorme cantidad de datos para analizar, hemos desarrollado esta herramienta para respaldar la planificaci\u00f3n de la estrategia de salida. Como muchos pa\u00edses de Europa ya est\u00e1n comenzando a ejecutar sus planes, quer\u00edamos publicar nuestro trabajo lo antes posible\u00bb. <\/p>\n<p>Explore m\u00e1s<\/p>\n<p> La herramienta interactiva muestra la ciencia detr\u00e1s de las medidas de control de COVID-19 <strong>M\u00e1s informaci\u00f3n:<\/strong> El simulador de Estrategias de Salida Adaptativa est\u00e1 disponible aqu\u00ed: serval-snt.github.io\/covid19\/ Proporcionado por la Universidad de Luxemburgo beta-covid-exit-strategy.html Este documento est\u00e1 sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigaci\u00f3n privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona \u00fanicamente con fines informativos.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Cr\u00e9dito: CC0 Public Domain Un equipo del Centro Interdisciplinario de Seguridad, Confiabilidad y Confianza (SnT) de la Universidad de Luxemburgo, dirigido por el subdirector de SnT, Yves Le Traon, ha desarrollado una herramienta en l\u00ednea para simular la planificaci\u00f3n de estrategias de salida de COVID-19 para cerca de 100 pa\u00edses. 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