El objetivo de este proyecto consiste en construir herramientas de monitorización y predicción para la detección precoz de futuros brotes epidémicos, capaces de proporcionar la información necesaria para tomar acciones de contención y mitigación más eficaces a las actuales. Para ello, estamos participando en la construcción y evaluación de un modelo matemático para comparar y predecir patrones específicos de epidemias. En particular, el grupo del GRECS se encarga de estudiar el papel que las variables socioeconómicas y medioambientales pueden tener en este modelo y calibrar su efecto en el mismo.
Con este proyecto se pretende, por un lado, una mejora en la comprensión de la propagación de pandemias gracias a la inclusión de datos clínicos, móviles, y climatológicas más precisas, y por otro, dotar a las organizaciones públicas de salud de un sistema de apoyo en la toma de decisiones basado en modelos epidemiológicos innovadores que les permitan anticiparse y trazar un plan para hacer frente a las epidemias, así como mejorar la gestión de los recursos públicos en ámbitos como el sistema sanitario, la movilidad, la enseñanza, etc., adaptándolos a las necesidades reales.
Big Data e Inteligencia Artificial para la prevención de epidemias
IP: Marc Saez y Maria A. Barceló
Big Data e Inteligencia Artificial para la prevención de epidemias
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