Gestión organizacional para el desarrollo local a través de un modelado matemático en Redes Bayesianas aplicado en la Medicina Veterinaria

• González Benítez, Neilys ^[1] ; Miranda Sierra, Carlos Alberto ^[1] ; Malagón Menéndez, Gerald Miguel ^[1]
  1. [1] Centro Meteorológico provincial en Pinar del Río. Colón 106 entre Maceo y Virtudes, Pinar del Río,
• Localización: Avances, ISSN-e 1562-3297, Vol. 16, Nº. 1, 2014, págs. 2-8
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Organizational management for the local development through a modeling mathematical in Bayesian networks applied in the Veterinary Medicine
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• Resumen
  • español

    Un modelo matemático es uno de los tipos de modelos científicos, que emplea algún tipo de formulismo matemático para expresar relaciones, proposiciones sustantivas de hechos, variables, parámetros, entidades y relaciones entre variables y/o entidades u operaciones, para estudiar comportamientos de sistemas complejos ante situaciones difíciles de observar en la realidad.El interés por desarrollar un modelo matemático radica en la posibilidad de reproducir un fenómeno o predecir el funcionamiento de un sistema. Por tal motivo se ha utilizado para pronosticar el comportamiento de la Peste Porcina Clásica en la provincia de Pinar del Río, enfermedad que produce las pérdidas de ganado Porcino.

    En Cuba la Peste Porcina Clásica (PPC) tiene un comportamiento endémico y en base a la aceptación por la Organización Mundial de Epizootias (OIE) de los principios de regionalización/zonificación para el control de las enfermedades, con el modelado matemático en Redes Bayesianas, se pretende analizar el comportamiento de la enfermedad, pues el mismo contempla un análisis estadístico completo en un periodo de tiempo, por zonificación y relacionar las zonas con condiciones climáticas más propicias para el desarrollo de la Peste Porcina Clásica. La definición de los territorios a considerar como zonas para estos propósitos, requiere de fundamentación científica en base a un análisis de riesgos, en correspondencia con los lineamientos del Código Zoosanitario Internacional para los animales terrestres.

  • English

    Mathematical modeling is an important scientific tool in order to predict, simulate and understand the mechanisms behind complex systems. In this work a mathematical model based on Bayesian networks is developed in order to predict the classical swine fever (CSF) in the province of Pinar del Rio (in Cuba). This illness produces big losses of pigs in this region and a mathematical model may help to lessen these losses. In Cuba the CSF has an endemic behaviour according to the World.

    Organization for Animal Health (OIE). With a Bayesian network model we intend to analyze the behaviour of this illness, since this kind of model considers a full statistical analysis in a period of time by different areas and relates the areas with climatic factors more favourable for the development of the disease. The definition of the areas to be considered for these purposes requires scientific grounds based in a risk analysis according to the Zoo-sanitary international code for terrestrial animals.