Innovación

El MIT advierte que levantar la cuarentena demasiado pronto sería catastrófico

Una red neuronal del MIT advierte del peligro de levantar la cuarentena demasiado pronto

Un modelo del MIT basado en una red neuronal indica que cualquier término inmediato o de corto plazo la relajación o la reversión de las medidas de cuarentena actualmente vigentes conducirían a una “explosión exponencial” en el número de infecciones.

Los investigadores del MIT entrenaron un modelo de red neuronal sobre datos que predijeron la propagación del coronavirus desde finales de enero hasta principios de marzo, incluyendo datos acerca de cómo los países implementaron medidas de cuarentena. Relajar el confinamiento demasiado pronto conduciría a una catástrofe y multiplicaría las infecciones, según detalla el documento de la investigación.

“Demostramos además que relajar o revertir las medidas de cuarentena en este momento conducirá a una explosión exponencial en el recuento de casos infectados” se lee en el documento. El modelo de los investigadores se centró en cuatro ubicaciones: Wuhan, Italia, Corea del Sur y Estados Unidos. Las buenas noticias son que aquellos países que implementaron intervenciones rápidas del gobierno y medidas estrictas de salud pública para la cuarentena y el aislamiento lograron detener la propagación de la infección y evitar que explote exponencialmente-

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La red neuronal pudo igualar estrechamente las predicciones con solo alimentar los datos del 24 de enero al 3 de marzo. Fue capaz de validar el crecimiento de la curva infectada actual de Estados Unidos y también muestra que la meseta de infección actual para el país nortemericano e Italia tendrá lugar en algún momento de la presente semana, coincidiendo con otras predicciones existentes disponibles. El peligro de reabrir las puertas y tomar medidas relajantes es evidente: lugares como Singapur experimentaron una segunda ola con nuevos casos de COVID-19 al hacerlo.

La noticia llega en un momento en el que el presidente Donald Trump reveló sus planes para “Opening Up America Again”, un documento guía para los gobernadores estatales. “Un cierre nacional no es una solución sostenible a largo plazo”, exponiendo su desconocimiento sobre el comportamiento del coronavirus y los peligros que implica para la ciudadanía.  Los epidemiólogos encontraron fallas importantes en el modelo estadístico en el que se basaban las nuevas pautas de la Casa Blanca, advirtiendo que no era confiable y engañoso para el público y los responsables políticos, según STAT.

Para esta investigación, los responsables del MIT buscaron desarrollar un modelo basado solo en los datos de COVID-19, mientras que otros utilizaron la información del SARS o del MERS para informar sus gráficos del progreso del brote. La combinación de la información disponible de COVID-19 con una estimación basada en la red neuronal de la cantidad de individuos infectados que se encuentran en cuarentena efectiva permite predecir el efecto de las medidas de distanciamiento social y aislamiento, y el impacto en caso de que esas medidas se reduzcan o retiren.

Fuente | TechCrunch

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Sobre el autor

Andrea Núñez-Torrón Stock

Licenciada en Periodismo y creadora de la revista Literaturbia. Entusiasta del cine, la tecnología, el arte y la literatura.