PROGRAMA

Durante una semana se ofrecerán conferencias sobre la aplicación de las matemáticas al análisis de datos de COVID-19. Estas conferencias se llevarán a cabo durante la semana en un horario de 9 a 11 hrs.

Además, se formarán grupos de trabajo especializados con la finalidad de resolver retos en el tema y dar un panorama de dicha epidemia en México que nos permita aportar conocimiento para afrontar nuevas epidemias. Cada grupo de trabajo abordará una problemática diferente, y haciendo uso de los datos abiertos de México sobre el COVID-19 buscará entender y visualizar el comportamiento de aspectos de interés de la epidemia en el país.

Durante el primer día se llevará a cabo la presentación de las problemáticas de manera general a todos los participantes del taller y se formarán los equipos. Se requiere que en este día el grupo de trabajo intercambie ideas, se organice y acuerde formas de abordar cada problemática para generar un plan de trabajo para los días consecutivos.

Del día martes a jueves la finalidad es que el equipo realice de manera conjunta el análisis y exploración de los datos disponibles, indagar en fuentes abiertas el cruce de información para los análisis correspondientes, y discuta los hallazgos encontrados para generar sus conclusiones respecto al objetivo del problema. Además se requiere que durante estos días todos los participantes del equipo preparen una presentación y un reporte con los hallazgos encontrados.

El último día cada equipo realizará una presentación para compartir sus conclusiones y resultados con los demás participantes e invitados del taller.

Durante los cinco días del evento estará disponible una plataforma en línea para todos los equipos, y se definirán horarios de conexión para trabajo en conjunto remoto y para trabajo individual.

 

Lunes

Martes

Miércoles

Jueves

Viernes

9:00-9:30

Inauguración

 

Conferencias

9:30-10:00

Presentación de problemáticas

9:30-11:00

Taller de exploración de datos abiertos de COVID-19 en México.

11:00-12:00

Trabajo en equipo

12:00-14:00

Trabajo en equipo

Presentaciones equipos y clausura

14:00-15:00

COMIDA

15:00-16:00

Trabajo en equipo

COMIDA

16:00-18:00

Trabajo en equipo

 

Conferencias

  • Índice de Vulnerabilidad Municipal
    Dr. Raúl Sierra Alcocer, Dr. Pablo López Ramírez
    12 de enero, 9:00 a 10:00 am.
  • Inteligencia Artificial para la Detección Rápida de Covid19 por Rayos-X
    Dr. Mariano Rivera Meraz
    12 de enero, 10:00 a 11:00 am.
  • Modelos Alternativos para modelar la pandemia en función de movilidad y tasa de reproducción efectiva
    Dra. Graciela González Farias
    13 de enero, 9:00 a 10:00 am.
  • Estimando Movilidad utilizando Twitter
    Dr. Mario Graff-Guerrero
    13 de enero, 10:00 a 11:00 am.
  • Pronóstico de la demanda hospitalaria en áreas metropolitanas durante la actual pandemia de COVID-19 y estimaciones de las segundas oleadas inducidas por las medidas de distanciamiento social
    Dr. Andrés Christen Gracia, Dr. Marcos Aurelio Capistrán Ocampo, Dr. Antonio Capella Kort
    14 de enero, 9:00 a 10:00 am.
  • Tendencia de curvas epidémicas
    Dr. Joaquín Peña Acevedo, MCC. Judith Esquivel Vázquez, MCC. Iván Rodríguez González
    15 de enero, 9:00 a 10:00 am.

Si te registraste en el evento espera la liga Zoom que se te mandará por correo electrónico mediante la cual se transmitirán las conferencias, también podrás verla por Facebook en la página del SPI https://www.facebook.com/SPI.CIMAT/

Problemáticas

TEMA

Niveles de riesgo COVID-19 en zonas metropolitanas del país.

 
Comparación de México contra otros paises respecto al impacto en salud, aspectos económicos y sociales asociados al COVID-19

Modelación del rezago de registro de datos COVID-19 para ajuste de curva epidémicas para la toma de decisiones.

Vulnerabilidad de México al covid-19

Determinación de un número reproductivo dinámico a partir de datos epidemiológicos diarios.

 

** Las problemáticas y conferencias manejadas durante el SPI, podrían variar acorde a la definición de nuevas prioridades de problemáticas con análisis de datos.