Evolución de las epidemias: La Matemática de aislarse
Los investigadores Héctor Pastén y Jorge Castillo, de la Facultad de Matemáticas de la UC y de Z Data Lab, respectivamente, publicaron un artículo que busca entregar herramientas educativas a la población y reforzar la importancia del aislamiento social.
photo_camera A través del texto, los investigadores explican cómo los científicos logran predecir el avance de una epidemia, usando modelos matemáticos.
“¡Por favor lea al menos la sección 1 de este artículo! Prometemos que es corta, fácil de leer y tiene muy poca matemática”, advierten los autores en su introducción.
Y es cierto. “Evolución de las epidemias: La Matemática de aislarse” es un artículo sobre los aspectos matemáticos de la epidemia COVID19 en Chile, orientado a un público general, no solo especialistas. Sus autores, Héctor Pastén, de la Facultad de Matemáticas UC y Jorge Castillo, de Z Data Lab, buscan entregar herramientas educativas a la población y reforzar la importancia del aislamiento social.
A través del texto, los investigadores explican cómo los científicos logran predecir el avance de una epidemia, usando modelos matemáticos.
¨En este artículo se explica de manera coloquial, cómo una epidemia va creciendo en el tiempo, desde lo más sencillo, hasta un modelo un poco más sofisticado, al que se llamamos "SIR simplificado", que modela la cantidad de Susceptibles, Retirados e Infectados, sin la necesidad del uso de ecuaciones diferenciales. El modelo tiene un carácter predictivo, y nos hacemos cargo de todas las críticas que se han generado en torno a esta crisis (falta de datos, testeo, otras variables, etc)”, señala Jorge Castillo.
El decano de la Facultad de Matemáticas, Mario Ponce, indica que se "trata de una notable publicación, que en palabras simples, pero rigurosas expone el modelo SIR para predecir avance de epidemias y lo hace con notable precisión, usando muy pocos datos”.
“En palabras simples, pero rigurosas expone el modelo SIR para predecir avance de epidemias y lo hace con notable precisión, usando muy pocos datos” - Mario Ponce, decano de la Facultad de Matemáticas UC.
En la sección 4 del artículo los autores usan datos reales en el modelo SIR simplificado para predecir cómo evolucionaría el COVID19 en Chile si continuáramos al mismo ritmo que hasta ahora. "A este ritmo, la predicción sería de un primer peak de la enfermedad entre fines de mayo y comienzos de junio. Además el número de casos se saldría de control mucho antes", explican en el texto.
"La predicción sería de un primer peak de la enfermedad entre fines de mayo y comienzos de junio. Además el número de casos se saldría de control mucho antes" - Héctor Pastén y Jorge Castillo.
Sobre los autores
Héctor Pastén, académico de la Facultad de Matemáticas de la UC, es un investigador reconocido a nivel internacional. Doctor en Matemática y Estadística de la Universidad de Queens, que se ha desempeñado en casas de estudio tan prestigiosas como la Universidad de Harvard y la Universidad de Princeton.
Jorge Castillo es doctor en ciencias de la complejidad social e ingeniero civil matemático. Data Scientist en Z Data Lab e investigador en la Universidad del Desarrollo. Se dedica a generar modelos matemáticos, análisis de datos e implementaciones computacionales de alto nivel en la industria.
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