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http://hdl.handle.net/10609/146757
Título : | COVID-19: Outbreak prediction combining meteorological, mobility and demographic data |
Autoría: | Pérez Ordieres, Jaime |
Tutor: | Sanchez-Bocanegra, Carlos Luis |
Resumen : | Dos años después del inicio de la pandemia provocada por el virus COVID-19, el sistema sanitario español ha estado al borde del colapso en varias ocasiones, lo que ha obligado a una adaptación del sistema y de los profesionales y ha puesto de manifiesto algunas de las carencias organizativas estructurales. Desde el ámbito científico y educativo se plantea la necesidad de paliar estas deficiencias mediante la innovación. A diferencia de lo que podía ocurrir en el pasado, actualmente se dispone de una gran cantidad de datos e información. Ante tal cantidad de datos, y con el fin de paliar los efectos de la pandemia en la sociedad, es vital identificar factores relevantes que ayuden a identificar con antelación situaciones de alta propagación del virus. El presente trabajo pretende conocer si los factores meteorológicos, de movilidad y demográficos son relevantes en la propagación del virus. Para ello, se utilizarán datos públicos combinados con técnicas de aprendizaje automático aplicadas a la predicción de series temporales. El objetivo final será proporcionar herramientas que permitan predecir los brotes de coronavirus, pudiendo así optimizar los recursos sanitarios disponibles. |
Palabras clave : | COVID-19 datos meteorológicos datos demográficos |
Tipo de documento: | info:eu-repo/semantics/masterThesis |
Fecha de publicación : | 5-jun-2022 |
Licencia de publicación: | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/ |
Aparece en las colecciones: | Bachelor thesis, research projects, etc. |
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Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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