El Instituto Universitario SIANI elabora a diario una estimación de la evolución de afectados por coronavirus en España

31 Mar 2020

El Instituto Universitario de Sistemas Inteligentes y Aplicaciones Numéricas en Ingeniería (SIANI) de la ULPGC elabora una estimación de la evolución de afectados por coronavirus en España que va actualizando a diario desde el pasado viernes 27 de marzo.

La información publicada corresponde a las predicciones sobre los números de personas afectadas por la enfermedad Covid-19. Estas estimaciones se obtienen a partir de los datos oficiales proporcionados por el Gobierno de España y de un modelo matemático creado por investigadores de Universidad de Las Palmas de Gran Canaria – Instituto SIANI. Las estimaciones mostradas en la página han sido obtenidas a partir de un modelo matemático que combina elementos estadísticos y ecuaciones diferenciales ordinarias.

Los investigadores que han desarrollado e implementado el modelo pertenecen a las divisiones del instituto Siani de la ULPGC denominadas Discretización y Aplicaciones y Álgebra Numérica Avanzada. 

De acuerdo con este modelo, con los datos acumulados a día de ayer, la predicción de la fecha donde se producirá el máximo número de casos totales será el próximo 8 de abril,

Además, a diario los investigadores del SIANI realizan un informe. El correspondiente al 30 de marzo señala que, debido al cambio horario realizado, el periodo de registro de afectados por Covid-19 fue de 23 horas. “En nuestras previsiones de hoy 30/03/2020, el máximo de casos positivos Covid-19 se vuelve a reducir (19%) respecto a ayer (29/3/2020). El máximo de nuevos casos positivos diarios ha ocurrido en fechas pasadas recientes, con lo que se espera que el número de nuevos casos positivos Covid-19 siga disminuyendo en días sucesivos”.

Por lo que respecta a los fallecidos, “según nuestras previsiones de hoy 30/03/2020, empezaremos a ver valores cada vez menores a medida que pasan los días. Respecto al número total de fallecimientos previsibles, su valor se ha vuelto a reducir en un 7% respecto a la previsión de ayer 29/03/2020”.