Tec y la U. de Edimburgo buscan aportar en la estrategia vs COVID-19

Científicos de la Escuela de Ingeniería y Ciencias del Tec realizaron cálculos de asignación óptima para encontrar las zonas más vulnerables ante la pandemia en México.

Por Hiram Ortega | Escuela de Ingeniería - 27/08/2020

Especialistas del Tec en ciencia de datos trabajan en un proyecto financiado por la Universidad de Edimburgo para el desarrollo de algoritmos que aporten en una estrategia de distribución más equitativa de los “tests” de diagnóstico para COVID-19 en México.

Yasmín Águeda Ríos, investigadora de la Escuela de Ingeniería y Ciencias (EIC), indicó que la intención del proyecto es visibilizar, a través de una plataforma web, cuáles son los municipios del país en condiciones de mayor riesgo ante la pandemia.

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Lo anterior mediante cálculos de asignación óptima desarrollados por científicos de la EIC y vaciados en la web, tomando en cuenta valores como: densidad demográfica, índice de pobreza (Coneval), datos COVID y capacidad hospitalaria para cada municipio.

“La mayoría de los test en México se distribuyen en las grandes ciudades, por lo tanto, es posible que muchas poblaciones de bajos ingresos no tengan acceso a este método diagnóstico o a un hospital cercano con equipos de prueba”, señaló la catedrática del Tec campus Monterrey.

El proyecto busca ofrecer información obtenida a través de una metodología científica para que pueda ser aprovechada por los tomadores de decisiones en México que operan la estrategia de la pandemia en los distintos órdenes de gobierno.

"Es posible que muchas poblaciones de bajos ingresos en México no tengan acceso a un método diagnóstico".

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“Esperamos que esta herramienta pueda ayudar a brindar a las personas de las regiones económicamente desfavorecidas, más oportunidades para acceder a la protección contra la COVID-19”, indicó Yasmín Águeda Ríos.

La plataforma fue liberada al público el pasado 10 de agosto y está en constante actualización; una segunda etapa del proyecto tiene que ver con el desarrollo de estadísticas y validación de datos, apuntó la investigadora de la Escuela de Ingeniería y Ciencias.

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