Estimación de las tasas de infección interpoblacional en un modelo SIR metapoblacional
Date
2023-06
Authors
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Publisher
Benemérita Universidad Autónoma de Puebla
Abstract
"La estimación de parámetros en modelos epidémicos es fundamental para comprender y controlar la propagación de enfermedades, así como para tomar decisiones informadas en la salud pública. Estos modelos son herramientas matemáticas que permiten simular y predecir el comportamiento de una enfermedad en una población. Para lograr predicciones precisas, es necesario estimar parámetros como las tasas de infección, mortalidad y recuperación. Estos parámetros brindan un mejor entendimiento de cómo se propaga la enfermedad y cuánto tiempo puede durar una epidemia. También son utilizados para evaluar futuros escenarios y sus posibles consecuencias, preparando a la población ante futuros brotes. Es por ello que el desarrollo e implementación de técnicas para la estimación de estos parámetros se ha vuelto un aspecto importante en la ciencia, tratando de implementar métodos cada vez más precisos, confiables y aptos para cualquier tipo de brote epidémico. En las siguientes páginas se presenta una nueva propuesta de técnica para la estimación de parámetros en modelos epidémicos. Específicamente, centrada en la estimación de las tasas de infección interpoblacional de un model SIR Metapoblacional mediante el uso de redes neuronales artificiales (RNA). Para ello, se realizan múltiples simulaciones matemáticas del modelo SIR Metapoblacional, con diferentes tasas de infección interpoblacional".
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