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Mathematica es utilizado en estudios médicos, incluso en investigación sobre el SIDA

"Las capacidades de integración simbólica y de resolución de ecuaciones diferenciales de Mathematica me han ahorrado mucho tiempo".
La ventaja de Mathematica
  • Numérica—integración
  • Simbólica—diferenciación e integración, simplificacion de grandes expresiones algebraicas, solución de ecuaciones diferenciales

En la furiosa carrera para hallar la cura del SIDA hay un esfuerzo masivo para entender todo lo que podamos sobre esta intrigante enfermedad. Dentro de las muchas cosas que no se conocen se halla esta cuestión: ¿Cuánto tiempo suele pasar entre el momento en que una persona se infecta y el momento en que es diagnosticada con la enfermedad? En su búsqueda de respuestas, los investigadores de los Centros para Control y Prevención de Enfermedades del Departamento de Salud y Servicios Humanos de los Estados Unidos usan Mathematica para cómputos vitales.

El experto en estadística matemática Bob Byers descubrió que la distribución Weibull —la distribución de probabilidad más ampliamente usada para estimar el período de incubación— no exhibe algunas de las importantes características de los datos recogidos en investigaciones sobre el SIDA hasta ahora. "Mientras que los datos muestran que la probabilidad de recibir un diagnóstico positivo de SIDA se estanca a un nivel cada siete años, aproximadamente, la 'función de riesgo' de Weibull no muestra eso", explica Byers.

Según Byers, poder estimar con más exactitud este período de incubación beneficiará tanto a pacientes como a sus médicos al ayudarlos a determinar cuándo deberían comenzar un tratamiento más agresivo, y ayudarlos a reconstruir la incidencia de la infección. Conocer los tiempos del SIDA también ayudará a los analistas de la salud y a economistas a predecir los efectos de los casos de SIDA en el sistema de salud.

"Usé Mathematica para resolver una ecuación diferencial que permite que la 'función de riesgo' siga una distribución logística", explica Byers. "Esta nueva distribución se ajusta a los datos observados significativamente mejor que la distribución de Weibull". Sin Mathematica, Byers dice que se habría enfrentado con la tarea tediosa y lenta de resolver la ecuación a mano.

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