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dc.date.accessioned | 2021-03-15T14:08:11Z | |
dc.date.available | 2021-03-15T14:08:11Z | |
dc.date.issued | 2020 | |
dc.identifier.uri | http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/114892 | |
dc.description.abstract | En el contexto del nuevo coronavirus COVID-19 que ha llevado al colapso del sistema de salud en gran número de países y dejando miles de fallecidos a nivel mundial, tanto autoridades nacionales como sub-nacionales, se ven en el dilema de aplicar o no medidas de distanciamiento social para evitar el colapso del sistema sanitario. Diferentes estudios hoy se enfocan en desarrollar modelos epidemiológicos que puedan guiar a las autoridades en la toma de decisiones y definición políticas adecuadas. En su mayoría, estos estudios se centran en conseguir un alto grado de acierto en sus estimaciones y/o conseguir que el modelo proponga dinámicas variables de predicción, haciendo que los modelos se vuelvan de formulación compleja o con gran número de parámetros necesarios. Este trabajo propone un sistema de fácil aplicación capaz de generar una alerta temprana para evitar un posible colapso del sistema de cuidados intensivos basándonos en el modelo epidemiológico SEIR. | es |
dc.format.extent | 120-124 | es |
dc.language | es | es |
dc.subject | SEIR | es |
dc.subject | Infectados | es |
dc.subject | Hospitalizados | es |
dc.subject | Covid-19 | es |
dc.title | Sistema de rápida implementación de alerta temprana de colapso de cuidados intensivos basados en predicciones con el modelo SEIHR | es |
dc.type | Objeto de conferencia | es |
sedici.identifier.uri | http://49jaiio.sadio.org.ar/pdfs/agranda/AGRANDA-14.pdf | es |
sedici.identifier.issn | 2683-8966 | es |
sedici.creator.person | Bellassai, Juan Carlos | es |
sedici.creator.person | Alasino, Gustavo | es |
sedici.subject.materias | Ciencias Informáticas | es |
sedici.description.fulltext | true | es |
mods.originInfo.place | Sociedad Argentina de Informática | es |
sedici.subtype | Objeto de conferencia | es |
sedici.rights.license | Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 3.0 Unported (CC BY-NC-SA 3.0) | |
sedici.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ | |
sedici.date.exposure | 2020-10 | |
sedici.relation.event | VI Simposio Argentino de Ciencia de Datos y GRANdes DAtos (AGRANDA 2020) - JAIIO 49 (Modalidad virtual) | es |
sedici.description.peerReview | peer-review | es |