Predicción de mortalidad a causa del Covid 19 en Perú utilizando redes neuronales artificiales

Cesar Augusto Mayta Avalos, Jesús Cristian Valdivia Mamani, Fernando Rosales Castilla, Milca Gines Colana
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Abstract

Con el desarrollo de la pandemia en Perú, la cantidad de fallecidos ha ido en aumento y lamentablemente no se han tomado las medidas adecuadas, esto por no tener una herramienta que nos permita saber la cantidad de fallecidos posibles en un tiempo determinado. El objetivo del presente artículo es proponer una herramienta capaz de predecir la cantidad de fallecidos por COVID-19 en función del tiempo. La metodología utilizada fue redes neuronales artificiales utilizando series temporales con información obtenida del Ministerio de Salud del estado peruano a través de su portal de datos abiertos. Los resultados alcanzados tuvieron un error cuadrático medio de 0.0037 y pérdida de 0.0480. Los resultados obtenidos a lo largo del artículo confirman la validez de esta herramienta y la efectividad en la predicción de la cantidad de fallecidos a causa del COVID 19.
用人工神经网络预测秘鲁新型冠状病毒死亡率
随着大流行在秘鲁的发展,死亡人数一直在增加,不幸的是,没有采取适当措施,这是因为没有工具让我们知道在特定时间内可能的死亡人数。本文的目的是提出一种能够预测COVID-19死亡人数随时间变化的工具。使用的方法是人工神经网络,使用时间序列,信息从秘鲁卫生部通过其开放数据门户获得。结果的均方误差为0.0037,损失为0.0480。本文获得的结果证实了该工具的有效性和预测COVID - 19死亡人数的有效性。
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