Altamira, Tamps., 08 de mayo de 2023. TecNM/DCD. Investigadores del Instituto Tecnológico de Altamira diseñaron un semáforo de riesgo epidemiológico que opera con sistemas de Inteligencia Artificial (IA), permitiendo con ello que las autoridades sanitarias actúen rápidamente, por lo que dieron a conocer resultados de su investigación publicando un capítulo en la editorial Springer. 

Paula Hernández Hernández y Norberto Castillo García, docentes e investigadores de la carrera de Ingeniería en Sistemas Computacionales publicaron el capítulo “Forecasting Based on Fuzzy Logic of the Level of Epidemiological Risk for the Mexican State of Tamaulipas” en un libro que compila estudios sobre Inteligencia Artificial de la prestigiosa editorial. 

Los científicos proponen de forma detallada un modelo basado en inteligencia artificial que permitirá predecir la semaforización de riesgo epidemiológico en el estado de Tamaulipas, permitiendo que las autoridades sanitarias actúen de manera más rápida y efectiva. 

Al respecto, explicaron que el semáforo de riesgo epidemiológico fue desarrollado para indicar el nivel de riesgo de contagio del virus SARS-CoV-2 para una determinada zona geográfica del país.  

El semáforo cuenta con un total de cuatro colores, cada uno indica el nivel de riesgo en la zona. Independientemente de la extensión geográfica (puede ser un municipio, un estado o todo el país), el color verde indica riesgo bajo, el amarillo riesgo medio, el naranja riesgo alto y el rojo riesgo máximo.  

“El propósito del semáforo es implementar medidas adecuadas para la prevención, contención y mitigación de la diseminación del virus. De esta manera, las medidas más estrictas son aplicadas cuando el semáforo está en color rojo mientras que las medidas menos rigurosas se aplican cuando el color del semáforo está en verde”, señaló Paula Hernández.  

Para desarrollar el modelo, los profesores recolectaron los datos históricos de los colores del semáforo asignados al estado de Tamaulipas desde el 8 de junio de 2020 hasta el 24 de enero de 2022, totalizando 43 observaciones. 

Con los datos recolectados se implementó el modelo de análisis de series de tiempos basado en lógica difusa. Los resultados experimentales muestran que el modelo propuesto tiene un alto índice de exactitud, lo cual significa que los datos pronosticados son altamente similares a los datos reales. 

Las conclusiones de su investigación se publicaron en el capítulo publicado, el cual puede ser consultado en la siguiente liga: 

https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-031-22042-5_8

atec/zfa