Resumen

La pandemia de la enfermedad por coronavirus 2019 (COVID-19) ha desencadenado una nueva respuesta que implica la vigilancia de la salud pública. La popularidad de los dispositivos portátiles personales crea una nueva oportunidad para el seguimiento y la precaución de la propagación de enfermedades infecciosas como esta. En este estudio, proponemos un marco de trabajo, basado en los datos de frecuencia cardíaca y sueño recopilados de dispositivos portátiles, para predecir la tendencia epidémica de COVID-19 en diferentes países y ciudades. Además de un algoritmo de detección de anomalías fisiológicas definido en base a datos de dispositivos portátiles, se explora una metodología de modelado de predicción de redes neuronales en línea que combina tanto la tasa de anomalías fisiológicas detectadas como la tasa de infección histórica de COVID-19. Se entrenan cuatro modelos por separado según la segmentación geográfica, es decir, Norte de China, Centro de China, Sur de China y Sur-Centro de Europa. Se utilizan

• Materias:Virus informático Entropía del gráfico Modelo epidémico Modelo de optimización Modelos conceptuales
• Subjects:Computer virus Entropy of the graph Epidemic model Optimization model Conceptual models
• Palabras claves:Coronavirus; Pandemia; Dispositivos portátiles; Modelos de predicción; Vigilancia de la salud; Anomalía fisiológica
• Keywords:Coronavirus; Pandemic; Wearable devices; Prediction models; Health surveillance; Physiological anomaly