Escenarios de propagación de covid-19: modelación basada en agentes y clasificación supervisada.

Abstract

La evaluación de escenarios epidemiológicos se caracteriza por una elevada complejidad debido al acoplamiento de sistemas biológicos y sociales. En el contexto de la covid-19, mundialmente hubo propuestas políticas de confinamiento a manera de intervenciones no farmacológicas con la finalidad de reducir la propagación de la enfermedad; sin embargo, la movilidad humana es un fenómeno de alta complejidad y su papel en la toma de decisiones en salud pública debe ser estudiado a profundidad. Con base en las características de la covid-19 se diseñaron simulaciones computacionales de una epidemia usando un modelo basado en agentes. Se intervino sobre la movilidad de los agentes en un contexto epidémico, lo que permitió obtener escenarios comparables cuyos datos se analizaron con apoyo de algoritmos de clasificación supervisada. Se sugiere implementar nuevas herramientas y métodos para el estudio de la epidemiología y la movilidad humana en el ámbito de la salud pública.