Detalles técnicos del módulo

En este módulo implementamos un modelo matemático discreto que describe el comportamiento y desarrollo del COVID-19 en el tiempo de acuerdo con la información disponible para cada localidad bajo estudio. El modelo consta de 28 parámetros epidemiológicos y socioculturales de los cuales, 26 son estimados mediante un proceso de optimización, ajustándose a datos reales (infectados activos, recuperados y fallecidos) disponibles para diferentes localidades del país desde el Instituto Nacional de Salud. El comportamiento a largo plazo del COVID-19 bajo las políticas públicas hasta la fecha de actualización de los datos, se realizan aumentando el tiempo de simulación de los respectivos modelos optimizados de forma tal que se extiendan más allá de los datos reales. Por tanto, a todo comportamiento subyace la hipótesis de que los parámetros no varían, es decir, la población y la enfermedad continúan comportándose de la misma manera. A fin de disminuir la incertidumbre en el comportamiento y desarrollo de la enfermedad, en los diferentes ciudades y departamentos del país donde hay incidencia de la enfermedad, hemos implementado un algoritmo de actualización para las distintas localidades que evalúa los datos reales en busca de cambios en la tendencia que no pueden ser explicados por una combinación global de parámetros. Este tipo de situaciones son tratadas mediante procesos de optimización por secciones de la serie de tiempo de los datos.

Los supuestos del modelo permiten estimar el número de infectados totales (identificados y no identificados) a partir de los datos reales mencionados, de tal forma, actualmente se muestran cinco de las salidas del modelo: casos activos detectados, casos activos estimados, personas fallecidas, personas recuperadas y total de casos confirmados detectados. Adicionalmente, a fin de simular posibles escenarios mediados por cambios en las políticas o comportamientos sociales, hemos permitido la modificación, por parte del usuario, de los parámetros socioculturales que poseen interpretación directa. Tal modificación tiene efecto para el intervalo temporal que corresponde a la evolución o desarrollo de la pandemia. Hemos agrupado las posibles modificaciones dentro de los siguientes tres grupos, sin embargo, es posible implementar todos los tipos de modificaciones al mismo tiempo. La interpretación y significado de cada parámetro modificable se incluye, siempre que se considere necesario, en el signo de ayuda junto al nombre del respectivo parámetro en la interfaz.

1. Modificar políticas de contención de la pandemia tales como los porcentajes de detección de sintomáticos y asintomáticos, identificación en redes de contagio, probabilidad de aislamiento, probabilidad de entrar y salir de cuarentena de manera constante o intermitente.
2. Simulación de movimientos migratorios definiendo el número de personas infectadas que pueden ingresar a una población, esto se puede hacer a través de un archivo definido por el usuario o por una parametrización propia de la plataforma.
3. Simulación estrategias de vacunación de la población. Se tiene la opción de cargar el número de vacunas disponibles a través de un archivo definido por el usuario o definirla a través de una parametrización propia de la plataforma.