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Coronavirus: un modelo matemático anticipa las necesidades sanitarias a futuro

Juan Luis Fernández-Martínez, catedrático de Mátemática Aplicada en la Universidad de Oviedo, se hace eco en una publicación de la Fundación de Estudios de Economía Aplicada (Fedea) de un modelo matemático que resultaría muy útil al Ministerio de Sanidad: predice los rebrotes que habrá en los próximos meses y permite calcular las necesidades sanitarias a satisfacer en base a la evolución del coronavirus.

El modelo puede aplicarse a regiones concretas y calcular cuántos enfermos ingresados en UCI habrá, el número de pacientes críticos, o el número total de ingresos.

El sistema combina varios modelos. Uno de ellos es el modelo de Verhults (1804-1849), un modelo poblacional de crecimiento limitado, donde se supone que el crecimiento de una población está limitado por el tamaño y la fertilidad de la población y la cantidad de recursos disponibles.

Este modelo, corregido tal como explica el autor, se combina con otro de predicciones temporales a corto plazo.

Fuente:

https://www.redaccionmedica.com/secciones/sanidad-hoy/covid-modelo-matematico-necesidades-sanitarias-a-futuro-5958

Utilizar las matemáticas para conocer de cerca el comportamiento del coronavirus

Un grupo de investigación trata de capturar en un modelo matemático el comportamiento de distintas células humanas y el del coronavirus.

Se trata de un proyecto en el que participan Jorge Júlvez y Álex Oarga, investigadores del I3A (Instituto de Investigación en Ingeniería de Aragón), en la Universidad de Zaragoza, y que está dirigido por la investigadora Bridget Bannerman, del Departamento de Bioquímica de la Universidad de Cambridge.

La labor de Júlvez se centra en este modelo matemático, que permite hacer un análisis estructural y dinámico, que consiste en un estudio de la red metabólica de las células, el análisis de las reacciones que forman dicha red, y la evaluación del impacto que tiene en su comportamiento la entrada del virus.

Se está tratando de crear un modelo que incluya reacciones de las células humanas de las que necesita el coronavirus para reproducirse.

Hasta ahora, se han identificado una decena de reacciones que podrían servir de objetivo para el desarrollo de fármacos y se pretende extender el modelo para poder estimar el efecto de los posibles tratamientos.

Fuente:

https://arainfo.org/utilizar-las-matematicas-para-conocer-de-cerca-el-comportamiento-del-sars-cov-2/

Biomatemáticas: los secretos numéricos de la biología

Las biomatemáticas traducen los procesos dinámicos de la biología en modelos numéricos.

William Moses Feldman acuñó la palabra en 1923, cuando tituló un artículo que serviría para bautizar un campo de conocimiento que ahora cuenta con disciplinas tan relevantes como la bioinformática, la bioestadística o la biología computacional.

Feldman nació en Rusia y llegó a Inglaterra, donde estudió y ejerció la medicina, con especial atención a la salud y la higiene infantil. Se interesó por la clave numérica de algunas de las dinámicas más habituales de sus pacientes.

Desde los sencillos “principios matemáticos para estudiantes de biología” de Feldman, las biomatemáticas han evolucionado hasta afianzarse como una de las herramientas más prometedoras para la medicina o la genética.

Otra figura destacada es Nicolas Rashevsky (1899-1972), un físico teórico ucraniano que ejerció como profesor en Estados Unidos. Publicó 15 años después de Feldman el que se considera el primer texto científico sobre Biología Matemática: Biofísica matemática: fundamentos físico-matemáticos de la biología , y un año después creó la primera revista especializada en el tema, The Bulletin of Mathematical Biology.

Elaboró el primer modelo de redes neuronales y contribuyó durante toda su carrera como profesor e investigador a la divulgación de las biomatemáticas.

Algunos grandes proyectos científicos de la historia, como El Proyecto del Genoma Humano o el del Microbioma Humano, son posibles gracias a la aplicación de la bioinformática, una rama de las biomatemáticas que permite procesar grandes cantidades de información biológica, como datos moleculares y genéticos.

Gracias a la biología matemática, la unión de una molécula de ADN se estudia desde la Teoría de Nudos, por ejemplo, y la abstracta Teoría de Grupos se utiliza para explicar la forma de caminar de los animales.

Otro de los grandes nombres de las biomatemáticas fue Alan Turing, que se interesó por los procesos que condicionan las formas particulares de cada organismo (morfogénesis), dejando como legado unas ecuaciones muy útiles en el análisis de la la cicatrización de heridas.

Leer más:

https://invdes.com.mx/ciencia-ms/biomatematicas-los-secretos-numericos-de-la-biologia/

Un estudio matemático achaca al colapso sanitario más de la mitad de muertes por coronavirus en Castilla-La Mancha

Según el estudio matemático COVIDModel.es, efecutado por la plataforma internacional #NoMorePandemics, el colapso sanitario es la causa de más de la mitad de los fallecimientos por coronavirus en Castilla-La Mancha.

De este cálculo se deduce que de las 5.860 personas que murieron en la región a consecuencia del coronavirus, en torno a 3.660 lo hicieron por no haber podido recibir una atención sanitaria adecuada en el peor momento de la crisis.

Otra conclusión del estudio es que este incremento de la mortalidad es mucho más alto en el caso de las personas mayores de 74 años: el 1 de abril, día con mayor saturación hospitalaria en la región, la probabilidad de que una persona mayor de 74 años contagiada de coronavirus falleciera, se cuadriplicó, pasando del 10 % al 40 %.

COVIDModel.es ha puesto por primera vez en relación el número de personas infectadas del estudio del Instituto Carlos III con las muertes recién publicadas por el Instituto Nacional de Estadística, logrando como resultado la evolución de las tasas de mortalidad en Castilla-La Mancha y el resto de España como consecuencia del colapso hospitalario.

Leer más:

https://www.eldigitalcastillalamancha.es/actualidad/609655388/Un-estudio-achaca-al-colapso-sanitario-la-mitad-de-muertes-por-COVID-19-en-Castilla-La-Mancha.html

Investigador mexicano crea modelo matemático que predice casos de coronavirus

Chaos, Solitons & Fractals, revista líder en el campo interdisciplinario de la ciencia no lineal, publicó en línea el pasado 29 de mayo el artículo Modeling and prediction of COVID-19 in Mexico applying mathematical and computational models (Modelado y predicción de Covid-19 en México aplicando modelos matemáticos y computacionales).

Uno de sus autores es Roberto Agustín Conde Gutiérrez, investigador de tiempo completo de la Universidad Veracruzana (UV), que dio a conocer que el proyecto consiste en modelar y predecir el número de casos posibles de coronavirus que puedan presentarse en México a través de modelos matemáticos y computacionales.

También han colaborado en el artículo Oscar Torrealba Rodríguez, profesor de la Universidad Politécnica del Estado de Morelos (UPEMor); y Ana Laura Hernández Javier.

Los modelos matemáticos aplicados son el Gompertz y el logístico, basados en ecuaciones diferenciales. Por otra parte, en el modelo computacional se aplican las redes neuronales artificiales acopladas con otros algoritmos de inteligencia artificial.

El modelo Gompertz ha demostrado tener la mejor predicción al pronosticar 47.576 casos para el 16 de mayo, con respecto a los 47.144 reportados por el Comunicado Técnico Diario.

Leer más:

https://eldemocrata.com/investigador-creo-modelo-matematico-que-predice-casos-de-covid-19/

El Instituto de Investigación en Recursos Cinegéticos elabora un modelo matemático para controlar la expansión de la enfermedad de Aujeszky en cerdos

Investigadores del Instituto de Investigación en Recursos Cinegéticos -centro mixto de investigación dependiente de la Universidad de Castilla-La Mancha (UCLM), la Junta de Comunidades y el Consejo Superior de Investigaciones Científicas- y de la Universidad de Lérida han creado un nuevo modelo matemático que ha revelado los efectos de combinar las prácticas de gestión y la vacunación sobre el control de la enfermedad de Aujeszky.

Se trata de una de las enfermedades víricas porcinas más importantes, está erradicada en España en cerdos domésticos, pero presente en el jabalí, lo que conlleva un riesgo importante de reinfección de la cabaña porcina doméstica.

El modelo computacional de dinámica poblacional (llamado “modelo PDP” por sus siglas en inglés Population Dynamics P systems) llevado a cabo por los investigadores es una herramienta novedosa y especialmente idónea para estudiar problemas dinámicos complejos de forma eficiente.

Los resultados del modelo indican que, una vez confirmado un diagnóstico de infección en una granja, la vacunación temprana de la mayoría de la población (más del 75%) es crítica para disminuir la propagación del virus y minimizar su impacto sobre la productividad porcina.

El trabajo ensalza el valor de los modelos matemáticos como herramientas predictivas de gestión para comprender la dinámica epidemiológica de las enfermedades infecciosas.

Fuente:

https://www.lanzadigital.com/uncategorized/el-irec-desarrolla-un-modelo-epidemiologico-para-controlar-la-expansion-de-la-enfermedad-de-aujeszky-en-cerdos/

Modelo matemático estimó que 6.400 muertes por coronavirus en México no se han sumado a la cifra oficial

El último informe estima que 16.448 personas han muerto en México por el coronavirus, pero un modelo matemático elaborado por los catedráticos Raúl Rojas de la Universidad Libre de Berlín y Rafael Gamboa del Instituto Tecnológico Autónomo de México (ITAM) estimó que el número real podría superar los 22.000 fallecimientos, además de calcular que llegarían a los 35.000 a principios de julio.

Se han basado en el llamado nowcasting (estimación del presente) del Instituto Robert Koch (IRK), de acuerdo con el estudio presentado por El Universal. Las cantidades que toma en cuenta el IRK es el número de contagios registrados el día anterior y la tasa de crecimiento o decrecimiento de los mismos (Factor “R”).

También hicieron evidente que hay un retraso administrativo en la notificación de las muertes que podría interferir también con el estudio.

Han efectuado un ajuste estadístico de las muertes hasta el 11 de junio, cuando se reportaron 15.994 fallecimientos. El cálculo arrojó entonces que un total de 6.429 casos adicionales podrían estarse sumando en los días siguientes, por lo que el total real del 11 de junio pudo hacer sido hasta de 22.400 casos.

El crecimiento promedio de las muertes habría sido del 2.9% por día en los últimos 20 días para un factor R de 1.12, lo que significa que hasta 21.000 fallecimientos nuevos podrían sumarse a la cifra del 1 de julio. De mantenerse únicamente con un factor R de 1.0, podrían sumarse 15.000 fallecimientos adicionales al 1 de julio.

Fuente:

https://www.infobae.com/america/mexico/2020/06/13/modelo-matematico-estimo-que-6400-muertes-por-covid-19-en-mexico-no-se-han-sumado-a-la-cifra-oficial/

Matemáticos españoles diseñan un modelo que simula comportamiento del coronavirus

Un equipo de investigadores españoles de las universidades Complutense de Madrid y de Almería ha diseñado un modelo matemático que permite simular el comportamiento del coronavirus atendiendo incluso los casos que no se han detectado y registrado.

El modelo incluye los casos no detectados, es decir, las personas que han tenido el virus pero que no han sido contabilizadas como contagiados al no haberles hecho la prueba por ser asintomáticas.

La herramienta incorpora la fracción de casos detectados entre el total de casos reales (detectados y sin detectar), permitiendo así estimar el impacto de los casos asintomáticos en la epidemia.

El modelo es una adaptación de otro anterior que se elaboró para el virus del Ébola y que se ha ajustado a las características de la nueva enfermedad.

Los datos empleados en la investigación corresponden a China, pero los investigadores han asegurado que se puede utilizar en cualquier lugar.

Leer más:

https://www.eldiario.es/tecnologia/Matematicos-espanoles-disenan-modelo-comportamiento_0_1036246638.html

Matemáticos de la Universidad Técnica Federico Santa María (Chile) colaboran en combate contra el coronavirus

Académicos del grupo de investigación Análisis & Modelamiento Matemático de Valparaíso (AM2V) del Departamento de Matemática de la Universidad Técnica Federico Santa María, están aportando desde su especialidad para asesorar a las autoridades, sobre las mejores medidas a tomar frente a la situación del coronavirus en Chile.

El equipo busca aportar al manejo de la actual crisis sanitaria, a través de estimaciones respecto de cuál será la máxima demanda de camas UCI que se requerirán en las regiones del país.

Los resultados de la investigación se están comunicando periódicamente al Ministerio de Ciencia, Tecnología, Conocimiento e Innovación.

El equipo AM2V-CMM-CEPS publica semanalmente un informe con sus últimos avances, de público acceso y que pueden encontrarse en la web del Departamento de Matemática, a través del siguiente enlace:

http://matematica.usm.cl/covid-19-en-chile/

Fuente:

https://www.diarioconcepcion.cl/edicion-especial/2020/06/07/matematicos-de-la-usm-colaboran-en-combate-contra-covid-19.html

La Facultad de Ingeniería de Olavarría (Argentina) elabora estadísticas sobre el coronavirus

La Facultad de Ingeniería de Olavarría (Argentina), dependiente de la Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires ha compartido un interesante artículo titulado Una pandemia gestionada con cifras y curvas, en el que se expusieron gráficos y datos que permiten entender la actualidad del coronavirus y posibles escenarios de su avance.

Cuando el país registra más de 19.200 infectados y es inminente la extensión de la cuarentena, un gráfico elaborado por un equipo de la Facultad de Ingeniería pronostica que ese número puede crecer entre 23.300 y 24.600 casos en una semana. Este tipo de estimaciones son las que definen la continuidad del plan de lucha contra el virus.

Las autoridades sanitarias de Olavarría anunciaron en marzo que la ciudad cuenta con más de 40 camas de cuidados críticos, y aproximadamente 32 respiradores mecánicos, con la posibilidad cierta de incrementar esos recursos.

Tras 70 días de aislamiento obligatorio, la foto actual del país afectado por el virus muestra más de 19.200 casos confirmados, activos que superan los 12.600, y más de 580 muertes. Aproximadamente el 85% de los casos se concentran en la capital federal y el área metropolitana.

El número de personas infectadas a lo largo del tiempo exponen un avance inicialmente lento, que después se transforma en un crecimiento exponencial, con altas tasas de crecimiento por día, hasta alcanzar un periodo de estabilización y llegando a un nivel de saturación. Esta saturación se relaciona con el tamaño de la población, las medidas tomadas por el gobierno, y la responsabilidad social.

Una parte del equipo de investigadores está caracterizando la epidemia con un modelo denominado SEIR, que puede predecir un panorama a más largo plazo que los anteriores. Contempla a una población integrada por casos susceptibles, expuestos, infectados y recuperados.

Con un 95% de confianza, si la epidemia mantiene características similares, el modelo prevé que el próximo miércoles podría haber entre 23.300 y 24.600 casos confirmados.

Fuente y más información:

https://www.infoeme.com/nota/2020-6-4-14-57-0-la-facultad-de-ingenieria-elabora-estadisticas-sobre-el-coronavirus

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