Simulación epidemiológica y visualización

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dc.contributor.advisor Expósito Singh, David
dc.contributor.author Río Astorga, David del
dc.date.accessioned 2015-03-18T19:45:26Z
dc.date.available 2015-03-18T19:45:26Z
dc.date.issued 2013-06-21
dc.date.submitted 2013-07-05
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10016/20295
dc.description.abstract La epidemiologia ha ganado gran importancia en la sociedad debido principalmente a la propagación del virus de la gripe A en el año 2009. Esta epidemia tuvo gran impacto social debido a su rápida expansión pasando a ser rápidamente una pandemia mundial y al temor resultante en la sociedad. Esto provoco una gran alarma social y una falta de medios para controlar la enfermedad por parte de las autoridades sanitarias. Por este motivo, se han desarrollado diversas herramientas que permitan realizar previsiones sobre la propagación de enfermedades con el fin de adoptar medidas capaces de reducir el impacto sobre la sociedad. Dentro de estas herramientas se encuentran una gran cantidad de simuladores del virus de la gripe. Estos simuladores mediante diversos modelos matemáticos y sistemas de representación de las poblaciones son capaces de generar una previsión sobre la propagación de la enfermedad. Los simuladores epidemiológicos desarrollados se dividen principalmente en dos grupos según el modelo de enfermedad que implementen. Según el modelo de enfermedad los simuladores se clasifican en estocásticos, si son modelos probabilísticos, o deterministas, si son modelos deterministas que generalmente se basan en ecuaciones diferenciales. En este trabajo se parte del simulador EpiGraph el cual implementa un modelo estocástico, capaz de simular el comportamiento de la enfermedad de la gripe , y un sistema de representación de la población mediante grafos basados en las redes sociales. Sin embargo, las previsiones resultantes del simulador son difíciles de analizar a simple vista y el sistema que genera modelos de la población en grafos mediante muestras de los grafos de las redes sociales puede mejorarse notablemente. Por este motivo, en este proyecto, se buscara, por un lado, diseñar e implementar un algoritmo de muestreo de grafos para generar los modelos de población utilizados en el simulador capaz de mantener las propiedades del grafo original y, por otro lado, se buscara diseñar una aplicación que sea capaz de mostrar los resultados de las previsiones permitiendo un análisis completo con la menor dificultar posible.
dc.description.abstract Epidemiology has gained great importance in society mainly due to the spread of influenza virus in 2009. This epidemic had a great social impact because of its fast expansion becoming a global pandemic in a short time and the resulting fear in society. This provoked a great social alarm and uncertainty emerged in health authorities on how to control the disease. For this reason, has developed different tools to make predictions about the spread of disease in order to take measures that may reduce the impact on society. Among these tools are a large amount of simulators of influenza virus. These simulators are able to generate a forecast of the spread of the disease using mathematical models and populations representing models. Epidemiological simulators developed are mainly divided into two groups according to the implemented disease model. According to the disease model, simulators are classified as stochastic, if implements probabilistic models, or deterministic, if implements deterministic models that are usually based on differential equations. This project starts from the epigraph simulator which implements a stochastic model, able to simulate the behaviour of influenza disease, and a system of representation of the population by means of graphs based on social networks. However, the resulting forecasts are difficult to analyse with the naked eye and the system that generates the population models on graphs using sample graphs of social networks can be significantly improved. For this reason, this project will seek, on the one hand, to design and implement a graph-­‐sampling algorithm to generate population models used in the simulator to keep the properties of the original graph and on the other hand, design an application able to display the results of the forecasts allowing a complete analysis easily.
dc.format.mimetype application/pdf
dc.language.iso spa
dc.rights Atribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 España
dc.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/
dc.subject.other Epidemiología
dc.subject.other Simulación por ordenador
dc.subject.other Modelos matemáticos
dc.subject.other Métodos estadísticos
dc.subject.other Muestreo
dc.title Simulación epidemiológica y visualización
dc.type bachelorThesis
dc.subject.eciencia Informática
dc.rights.accessRights openAccess
dc.description.degree Ingeniería Informática
dc.contributor.departamento Universidad Carlos III de Madrid. Departamento de Informática
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