Modelos matemáticos aplicados a la vigilancia de la epidemia del COVID-19 del Departamento de Concepción

Predecir la dinámica del número de casos de la enfermedad por coronavirus (COVID-19) en el Departamento de Concepción es una tarea difícil debido a los cambios de comportamiento que se producen en períodos cortos. Para la toma de dicciones de parte de las autoridades, ya sea, a corto o largo plazo requieren un análisis de escenarios y el uso de modelos predictivos para conocer los posibles resultados de cada escenario. En esta Tesis, se presenta 7 modelos matemáticos de las cuales se escoge 2 modelos para comparar, el modelo epidemiológico SIR (Susceptibles-Infestados- Recuperados) y el modelo SEIR (Susceptibles-Expuestos-Infectados-Recuperados) para la dinámica de propagación del COVID-19 en el Primer Departamento del Paraguay. Los parámetros variables en el tiempo, como la transmisibilidad se estiman mediante métodos (Optimización de uso general basada en algoritmos Nelder–Mead, cuasi-Newton y gradiente conjugado), a partir de la base de datos de casos notificados de la Primera Región Sanitaria. La evaluación del modelo ofrece resultados razonables con parámetros estimados y simulaciones, que reflejan la dinámica observada en el Departamento de Concepción. El modelo propuesto puede ser utilizado para simular escenarios futuros.

Palabras clave: Modelos matemáticos aplicados a la vigilancia de la epidemia del COVID-19.