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La UMH trabaja en un proyecto nacional para el desarrollo de modelos de predicción de nuevos casos de Covid 19

El proyecto tiene como principal objetivo ayudar al Gobierno a encontrar soluciones ante la crisis sanitaria originada por el Covid-19 desde el punto de vista de la estadística y el análisis de datos epidemiológico

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El investigador del Instituto Universitario de Investigación ‘Centro de Investigación Operativa’ (CIO) de la Universidad Miguel Hernández (UMH) de Elche José Vicente Segura colabora en una iniciativa a nivel estatal con el respaldo del comité de expertos de la ‘Acción Matemática Española contra el Coronavirus’. En concreto, Segura y su equipo de investigación trabaja junto a investigadores de la Universitat de València en un proyecto de investigación de vigencia nacional para el desarrollo de nuevos modelos de predicción.

El proyecto tiene como principal objetivo ayudar al Gobierno a encontrar soluciones ante la crisis sanitaria originada por el Covid-19 desde el punto de vista de la estadística y el análisis de datos epidemiológico. En este sentido, el investigador de la UMH José Vicente Segura, junto a su equipo, trabaja sobre los datos publicados por el Instituto Carlos III de Madrid (datos de fallecidos, ingresos en UCI, datos de personas hospitalizadas, nuevos casos confirmados, datos a nivel regional, etc.) para generar el mejor modelo de predicción posible a futuro.

Para llevar a cabo esta iniciativa, los investigadores envían las predicciones al coordinador nacional que gestiona y lleva a cabo el proyecto quien, con las predicciones de todos los grupos de investigación, aplica un modelo final que genera una nueva predicción a través de todas ellas. A pesar de que la calidad de dato no está siendo lo suficientemente buena, los resultados que se están obteniendo a través de los modelos es relativamente aceptable.

El investigador del CIO de la UMH José Vicente Segura forma parte del grupo PROMEDyA, cuyo objetivo a corto-medio plazo es continuar con el avance en el desarrollo de metodologías, que permitan incorporar la incertidumbre en la optimización en diferentes ámbitos de planificación y gestión de procesos.

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