Investigación COVID-19

A principios de mayo de 2020, el número de nuevas infecciones por COVID-19 comenzó a aumentar rápidamente en Chile, amenazando la capacidad de los servicios de salud para acomodar todos los casos entrantes. En este trabajo mostramos cómo el uso de la analítica puede proporcionar un apoyo relevante para apoyar la planificación de habilitación de camas críticas, incluso con datos incompletos y sin tiempo suficiente para explorar completamente las propiedades numéricas de todos los métodos de pronóstico disponibles. La solución combina modelos autorregresivos, de aprendizaje automático y epidemiológicos para proporcionar una previsión a corto plazo de la utilización de las UCI a nivel regional. Estas previsiones se hicieron públicas y se utilizaron activamente para apoyar la planificación de la capacidad. Nuestras predicciones alcanzaron errores de pronóstico de 9% para horizontes de dos semanas, superando a modelos alternativos de pronóstico de demanda de recursos hospitalarios.