Un algoritmo desarrollado por Jungsik Noh en el UT Southwestern Medical Center estima que tan solo en Estados Unidos hay tres veces más casos activos de COVID-19 que el número de casos confirmados. 

Este modelo hace predicciones diarias de EUA y de otros 50 países afectados por el virus, incluido México. 

¿Cómo funciona el algoritmo?

Los cálculos de este algoritmo derivan del número de muertes reportadas, no del número de casos confirmados con pruebas de laboratorio. Dicho modelo asume que el porcentaje de fatalidad es de 0.66% basado en datos arrojados en la fase temprana de la pandemia en China. 

Este modelo también toma en cuenta, otros factores como los días promedio que deben transcurrir para que una persona se recupere o bien fallezca. Y por último, compara todos los datos anteriores con el número de casos reportados públicamente para calcular un estimado de infecciones activas.   

¿Qué tan certera es el algoritmo?

Noh, el creador del algoritmo comparó sus predicciones con la inmunidad comprobada en estudios de anticuerpos para detectar presencia de SARS-CoV-2. Y encontró que los estimados del modelo coinciden con el porcentaje de personas que resultaron con anticuerpos positivos al COVID-19. 

Predicciones vs. casos reportados 

Este algoritmo ha calculado que para el pasado 4 de febrero del 2021, más de 71 millones de personas en EUA han tenido COVID-19. Mientras que solo hubo 26.7 millones de  casos confirmados.

En otros países como México, el algoritmo calculó que a diferencia de los 1.9 millones de casos confirmados, en realidad había casi 27.6 millones. En el caso de Reino Unido, la situación fue similar, de los 4 millones de casos confirmados, el modelo estimaba cerca de 25 millones. 

El creador del algoritmo ha declarado públicamente que a pesar de que los datos del algoritmo son duros, son mucho más cercanos a la realidad que los casos reportados. Y que la variabilidad existente en el mismo modelo deriva principalmente de factores como la tasa de mortalidad.  

Fuente: TheNextWeb