Tiempo de lectura: 5 minutos

Como comentábamos en el anterior artículo, en Open3S hemos querido realizar un par de ejercicios para analizar la evolución del COVID-19. En el anterior, explicábamos el crecimiento de los nuevos casos y fallecimientos basándonos en el modelo de crecimiento que presentó China. En este, queremos pasar a la aplicación de técnicas de Machine Learning para su predicción futura.

Además de analizar la evolución de los nuevos casos, expondremos también el problema de la escasez de camas de UCI que está afrontando España.

Os dejamos a continuación las conclusiones del segundo ejercicio.

Aplicando Técnicas de Machine Learning

Para realizar predicciones de series cronológicas de datos, es decir, datos que varían con el paso del tiempo, se utilizan los algoritmos de Forecasting. Para entender un poco más el funcionamiento de estos algoritmos, son los usados por ejemplo para las predicciones de las Bolsa de Valores. Dichos algoritmos, realizan predicciones del comportamiento futuro basándose en los datos pasados y presentes. De esta forma se puede predecir el valor futuro de la variable que se desee, siempre y cuando se posean histórico de esa variable.

En relación al análisis realizado a continuación, es importante tener en cuenta que el histórico del COVID-19 en el caso de España no alcanza el mes. Por ello, las predicciones realizadas pueden darnos una intuición de cómo será el comportamiento de las variables analizadas pero no son los valores futuros exactos.

Predicción Nuevos Casos COVID-19

España

Observando el comportamiento de la gráfica en los tres últimos días, parece que nos acercamos al famoso ‘pico’. Como tercer día consecutivo ha disminuido el número de nuevos casos a nivel nacional, lo cual son buenas noticias, pero sin olvidarnos de que a nivel autonómico cada Comunidad lleva un ritmo diferente con respecto al virus. En la gráfica, la línea verde pertenece a la predicción y las barras azules al número de nuevos casos en España por día.

Por lo que, a nivel nacional, parece que la situación comienza a estabilizarse.

Mundialmente

A nivel mundial la curva presenta un crecimiento más irregular, ya que aquí se consideran todos los países del mundo y cada uno lleva un ritmo diferente en cuanto a la evolución del coronavirus.

Por otra parte, en países como EE.UU. y Reino Unido el virus ha llegado más recientemente. Esto quiere decir que, si la evolución en aquellos países en los que el COVID-19 ha impactado más tarde es similar a la de Italia y España, en breves días el aumento de casos crecerá considerablemente.

Predicción Total Camas UCI ocupadas por pacientes de COVID-19

En este apartado se lleva a cabo un análisis de cual será el número de camas de UCI ocupadas en los próximos 10 días por pacientes de COVID-19. El crecimiento observado hasta el momento es bastante lineal. Este dato es preocupante ya que, a este paso, en menos de medio mes no habría camas suficientes.

En la gráfica se presenta un análisis de cómo es la situación a nivel España, donde la línea roja nos indica el número total de Camas UCI (sin tener en cuenta las nuevas añadidas en algunas CC.AA.), la línea verde es la que indica la predicción de cómo evolucionará la situación. En este caso, se puede ver que dicha predicción es optimista ya que, el crecimiento actual (barras naranjas) es mas exponencial de lo que la línea predictiva muestra. Esto quiere decir, que se llegará al límite antes de lo previsto si el crecimiento sigue este ritmo.

Pero para realmente visualizar el impacto del coronavirus se debe realizar un análisis nivel autonómico, que es donde se encontraran las situaciones más preocupantes.

A continuación se presenta la situación de las Comunidades Autónomas en estados mas críticos con respecto al número de camas de UCI.

Madrid

En Madrid, la Comunidad Autónoma con la situación mas crítica en España, la línea de predicción pasa de lineal a un comportamiento casi exponencial al inicio. Este cambio, marca totalmente la diferencia entre ambas situaciones. En esta Comunidad Autónoma, se llevó a cabo un aumento de camas de UCI que pasó de 1.100 a 1.500. Aun así, como se observa en la gráfica, será necesario otro aumento en el número de camas ya que en 10 días (período predecido por la línea gris) se alcanzaría este nuevo límite.

También se puede observar que en los 4 últimos días, la línea de crecimiento con respecto a los anteriores (14 – 22 de Marzo) presenta una inclinación menor, lo que indica que puede que la situación esté poco a poco estabilizándose.

A pesar de este indicio de estabilización, se observa que en menos de 10 días se alcanzaría otra vez este nuevo número de camas tras el aumento que se realizó.

Cataluña

El aumento en la ocupación de camas de UCI en los últimos días en Cataluña es muy grave. Se habla de que se necesitan alrededor del triple de las camas de UCI existentes hasta ahora. Esto se puede ver reflejado en la gráfica, donde las 640 camas de UCI iniciales han pasado a ser 1.406. De todas formas, si el crecimiento en la ocupación de camas sigue igual de precipitado como lo hace desde el 24 de Marzo, en poco tiempo se alcanzaría el nuevo límite.

Sorprende esta situación en Cataluña, ya que es la Comunidad Autónoma con mas camas por habitantes en España.

País Vasco

La situación que nos encontramos aquí es más segura que las dos descritas anteriormente. El aumento sigue un crecimiento lineal. En este caso, cabe tener en cuenta que es también una de las comunidades autónomas con mayor número de camas por habitante. En este caso tendría que llegar a alrededor de 200 camas ocupadas para considerarse como muy crítica la situación.

El problema en el País Vasco está mas focalizado a nivel provincial, debido a que los contagios se han producido de forma masiva en localidades de Álava. Dato que no vemos del todo reflejado a nivel autonómico debido a que es en las grandes ciudades de la Comunidad donde se encuentra el mayor número de camas.

Como se muestra en el artículo, poco a poco la situación va adquiriendo cierta estabilidad. Esperamos que la situación evolucione prósperamente, tanto en España como en el resto de países del mundo que la sufren.

Autora: Sara Estévez Manteiga, Área Big Data