Nuevo modelo predice los picos de los investigadores COVID-19 pandémicas

Esta semana en las fronteras del diario en Física, los investigadores describen una sola función que describe con precisión todos los datos disponibles relativos a los casos activos y muertes, y predice las próximas cumbres. La herramienta utiliza Q-estadísticas, un conjunto de funciones y distribuciones de probabilidad desarrolladas por Constantino Tsallis, físico y miembro de la facultad externa del Instituto de Santa Fe. Tsallis trabajó en el nuevo conjunto modelo con Ugur Tirnakli, físico de la Universidad de Ege, en Turquía.

"La fórmula funciona en todos los países en los que hemos probado", dice Tsallis.

Ni el físico nunca se dispuso a modelar una pandemia mundial. Pero Tsallis dice que cuando vio la forma de los gráficos publicados en representación de casos activos diarios de China, reconoció formas que había visto antes, es decir, los productos, en los gráficos que había ayudado a hace casi dos décadas para describir el comportamiento del mercado de valores.

"La forma era exactamente el mismo", dice. Para los datos financieros, la función descrita probabilidades de bolsas de valores; para COVID-19, se describe diariamente el número de casos activos, y muertes, como una función del tiempo.

El modelado de datos financieros y el seguimiento de una pandemia mundial puede parecer ajenas, pero Tsallis dice que tienen una cosa importante en común. "Ambos son sistemas complejos," dice, "y en sistemas complejos, esto sucede todo el tiempo." Los sistemas dispares de una variedad de campos, la biología, la teoría de redes, la informática, las matemáticas, a menudo revelan patrones que siguen las mismas formas básicas y evolución.

El gráfico financiero aparecido en un volumen de 2.004 co-editado por Tsallis y el fallecido premio Nobel Murray Gell-Mann. Tsallis desarrolló q-statitics, también conocidos como "estadísticas Tsallis," a finales de 1980 como una generalización de la estadística de Boltzmann-Gibbs a sistemas complejos.

En el nuevo papel, Tsallis y Tirnakli utilizaron datos de China, donde se cree que la tasa de casos activos haber alcanzado su máximo, para establecer los parámetros principales para la fórmula. A continuación, se aplican a otros países, entre ellos Francia, Brasil y el Reino Unido, y se encontró que coincidía con la evolución de los casos activos y las tasas de mortalidad en el tiempo.

El modelo, dice Tsallis, podría ser utilizado para crear herramientas útiles como una aplicación que se actualiza en tiempo real, con nuevos datos disponibles, y pueden ajustar sus predicciones en consecuencia. Además, piensa que podría ser ajustado para futuros brotes ajuste también.

"La forma funcional parece ser universal", dice, "no sólo para este virus, sino por la siguiente que podría aparecer también."

fuente: Santa Fe Institute. "New model predicts the peaks of the COVID-19 pandemic." ScienceDaily. ScienceDaily, 29 May 2020. <www.sciencedaily.com/releases/2020/05/200529150605.htm>.