Monitoreo predictivo de Fin de COVID-19 – Data-Driven Innovation Lab
(Actualizado el 7 de mayo)
Declaración: Este sitio presenta un proyecto de investigación independiente, no financiado por ninguna agencia, y no vinculado a ninguna compañía, gobierno o partido político. Reconocemos el enorme aporte, retroalimentación, inspiración y apoyo de la gente y la comunidad global que ha permitido el continuo mejoramiento de esta investigación.
El sitio proporciona un monitoreo predictivo continuo de COVID-19 como complemento del monitoreo tradicional o de las prácticas de predicción tradicionales. El modelo SIR (susceptible-infectado-recuperado) es retrocedido con datos actualizados diariamente de diferentes países para estimar las curvas del ciclo de vida de la pandemia y las fechas teóricas de finalización, con códigos de Milan Batista y datos de Nuestro Mundo en Datos. Se espera que las predicciones continuamente actualizadas con los datos más recientes cambien como resultado de los cambios en los escenarios del mundo real a lo largo del tiempo. La vigilancia de esos cambios en las predicciones de los acontecimientos futuros teóricos no comprobables tiene por objeto detectar la incertidumbre (indicada por la volatilidad) y los cambios dinámicos en los actuales escenarios del mundo real. La motivación, la teoría, el método, los ejemplos y la precaución están en este documento. A continuación se presentan otros esfuerzos de predicción de COVID-19 más sistemáticos en todo el mundo.
– La Universidad de Washington https://covid19.healthdata.org/projections
– La Universidad de Texas en Austin https://covid-19.tacc.utexas.edu/projections/
– Imperial College London https://www.imperial.ac.uk/mrc-global-infectious-disease-analysis/covid-19/
– Instituto de Tecnología de Massachusetts https://idss.mit.edu/research/idss-covid-19-collaboration-isolat/
Descargo de responsabilidad: El contenido de este sitio web es estrictamente sólo para fines educativos y de investigación y puede contener errores. El modelo y los datos son inexactos para las complejas, cambiantes y heterogéneas realidades de los diferentes países. Las predicciones son inciertas por naturaleza. Los lectores deben tomar cualquier predicción con precaución. El exceso de optimismo basado en algunas fechas finales previstas es peligroso porque puede aflojar nuestras disciplinas y controles y causar el giro del virus y la infección, y debe evitarse.
