Aplicación de la regresión polinomial para la caracterización de la curva del COVID-19, mediante técnicas de machine learning

Abstract


 Objetivo: Caracterizar el comportamiento de las curvas de casos, muertes y personas recuperadas por el COVID-19 en Colombia, en esta investigación se propuso como aporte el uso del enfoque de regresión polinomial para el modelar el comportamiento de los datos. Metodología: Se obtuvieron los datos a partir de los reportes proporcionados por el Ministerio de Salud de Colombia. En primera instancia, se estudió el procedimiento empleado para la obtención de la regresión polinomial mediante la regresión lineal múltiple, en segunda instancia, se diseñó e implementó una herramienta para la aplicación del procedimiento estudiado sobre el conjunto de datos recolectado, y finalmente, se realizó el análisis de los resultados. Resultados: Se obtuvo para los tres estudios considerados (casos, muertes y personas recuperadas) 20 polinomios en conjunto con el error medio cuadrático (RMSE) y el nivel de determinación (R2) asociados a cada uno. Así mismo, se obtuvo un conjunto de predicciones basadas en las regresiones lineales obtenidas para cada estudio. Conclusiones: La volatilidad de los polinomios con valores futuros, las ecuaciones polinómicas son más útiles para evaluar el comportamiento de la curva del COVID-19 hasta el día de captura de los datos, it means, pueden ser usadas para determinar el impacto de las medidas gubernamentales en un periodo determinado de tiempo. Igualmente, las librerías de machine learning provistas por el lenguaje Python, demostraron ser de gran apoyo a la estimación de la regresión polinomial.

Caracterización de la tendencia del COVID-19 en Colombia con regresiones polinomiales

“…Dado que cuando se trata de una pandemia las tendencias pueden dar mejor explicación que las frecuencias absolutas, este estudio reconoce la importancia de la transversalidad. Compartimos que las técnicas de regresión lineal y polinomial son herramientas matemáticas que pueden ser utilizadas para predecir y modelar el comportamiento de un conjunto de datos (11).…”

“…En Colombia se han utilizado modelos de predicción como el SIR -S: población susceptible, I: población infectada, R: población recuperada-(9,10), funciones polinomiales (11) , análogos de ARIMA como el modelo de Brown (12) y el SEIR -S: población susceptible, E: expuesto, I: población infectada, R: población recuperada- (13) , entre otros.…”

“…A pesar de ello las ecuaciones polinómicas presentan una gran variación. La mayor utilidad de la regresión polinomial puede encontrarse en la evaluación de las medidas tomadas durante el periodo de cuarentena (11) .…”

Validation of the Prediction of Effectiveness of Statistical Time Series Models using an Artificial Neural Network Model

“…Pronosticando el final de la epidemia entre los meses de junio y julio de 2020. Por otro lado, según estudios realizados por [22] se propone como procedimiento para predecir el número de contagios y defunciones por covid-19, una curva de regresión que ajuste o explique cualitativa y cuantitativamente los datos conocidos. Mientras que en [23] se exponen unos modelos estadísticos como promedio móvil simple de 2 términos, métodos de suavizado exponencial lineal simple, suavización exponencial de Brown, modelo de media móvil integrado regresivo automático (ARIMA).…”

Análisis de clustering para entender la vulnerabilidad poblacional relacionada con el COVID-19

“…Los indicadores que mostraba este sistema, durante la reactivación económica, permitió identificar zonas de alto riesgo, las cuales llamaron Zonas de Cuidado Especial, y dio lugar a implementar en la ciudad de Bogotá cuarentena por localidades [34]. La cuarentena por localidades consiste en restricciones de movilidad de personas y vehículos en las localidades, tanto dentro de la localidad como su salida a cualquier otra por un determinado periodo de tiempo [35,36,37,38]. Del 13 al 26 de julio el turno fue para los habitantes de: Ciudad Bolívar, San Cristóbal, Rafael Uribe, Chapinero, Santa Fe, Usme, Los Mártires y Tunjuelito.…”