Los modelos dan una predicción del número de casos confirmados, defunciones y hospitalizados en el corto y mediano plazo, así como una proyección de cuándo se va alcanzar el máximo número de casos y podría ser el término de la pandemia, aunque los pronósticos pueden cambiar diariamente, dependiendo de la actualización de datos oficiales.
Los científicos de La Salle construyeron y optimizaron cinco diferentes modelos: Redes Neuronales Artificiales, que hace predicciones a corto plazo, es decir cuatro días adelante; el Modelo Gausiano, el Modelo Logarítmico Sigmoideo (LogSig), el Modelo Suspected-Infected-Recovered (SIR), y el Modelo Suspected-Infected-Recovered Ponderado (SIR Ponderado), los dos últimos se basan en modelos epidemiológicos que estiman el comportamiento de los contagios, de los infectados, de los sospechosos y de los recuperados.
Roberto A. Vázquez, especialista de Inteligencia Artificial y Minería de Datos de la Universidad La Salle y quien está a cargo de la plataforma, explica que existen muchos modelos matemáticos para ver la evolución de la epidemia, y que su eficacia está determinada en la cantidad de datos que se tienen.
“Muchos modelos van a cambiar las predicciones, los que tenemos nosotros... uno nos dice que el pico máximo de contagios lo vamos a tener dentro de dos semanas, y otros modelos, nos dicen que será el 25 de mayo”, explicó en entrevista con Expansión Política.
Los modelos que más se ajustan al comportamiento de los datos vigentes son los que mejores resultados te pueden otorgar".
Roberto A. Vázquez, especialista de Inteligencia Artificial.
