Laboratorio de Data Science UPLA analizará datos de contagio de COVID 19

Analizar los datos de contagio de COVID-19 de pacientes atendidos en el Hospital Carlos Van Buren, aplicando técnicas de georeferenciación, datos de movilidad y algoritmos de Machine Learning para proponer índices de riesgo de contagio a nivel de pequeñas zonas geográficas, será el principal objetivo de la investigación que desarrolla el Laboratorio de Data Science de la Facultad de Ingeniería de la Universidad de Playa Ancha junto a la Escuela de Enfermería de la Universidad de Valparaíso.

Así lo confirmó el investigador responsable de la iniciativa y director del Laboratorio de Data Science (datoslab.cl), Dr. Miguel Guevara Albornoz, cuya propuesta fue seleccionada en el Llamado a Iniciativas de Investigación “Generación de conocimiento en contexto de pandemia” realizado por el citado centro hospitalario regional.

Por medio de este trabajo, en el que colaborará el académico UPLA e ingeniero informático Dr. Carlos Valle Vidal y la enfermera matrona Dra. © Paulina Hurtado Arenas de la Escuela de Enfermería de la Universidad de Valparaíso, el centro asistencial porteño busca contar con mejor evidencia en aspectos relacionados con el diagnóstico, prevención y tratamiento del COVID-19 para que sirvan de base para la toma de decisiones a escala regional.

En este proyecto “proponemos analizar los datos anonimizados de pacientes contagiados con Covid-19 que han sido atendidos en el Hospital Carlos Van Buren de Valparaíso, con el propósito de proponer índices de riesgo de contagio en zonas geográficas específicas. Para este fin, utilizaremos modelos de contagio, datos de movilidad entre zonas geográficas, técnicas de georeferenciación y algoritmos de Machine Learning”, explicó el académico de la Facultad de Ingeniería, Dr. Miguel Guevara Albornoz.

De esta manera, los investigadores UPLA y UV procurarán facilitar la toma de decisiones y en consecuencia aportar a reducir la cantidad de contagios a nivel regional lo que redundaría en menores índices de saturación del Hospital.

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