Distribución de vacuna COVID-19: Combinando SEIR y Machine Learning

López-Sandoval, V.

(Publicado 31/01/2022)

Después de analizar múltiples variables y diversas estrategias, se llega a la conclusión de que la estrategia óptima es aplicar la vacuna contra COVID-19 a personas vulnerables y, además, mantener medidas de distanciamiento social. Es la mezcla de estas dos políticas la que genera los mejores resultados para disminuir o erradicar la pandemia.

Este estudio tiene como objetivo general construir un modelo epidémico con control por vacunación para el COVID-19 en El Salvador. Propone la combinación de modelos epidemiológicos SEIR (Susceptibles, Expuestos, Infectados o Recuperados) y la estimación de parámetros usando Machine Learning y redes de contacto.

El proyecto se desarrolló siguiendo tres fases: a) Análisis: se realizó la identificación de factores o variables críticas o claves del fenómeno en estudio; se definió, diseñó y construyó el modelo a utilizar junto con sus parámetros y componentes. b) Simulación: una vez construido el modelo, se desarrolla una simulación de este. La simulación permitió modificar variables, implementar alternativas y hacer modificaciones al modelo sin afectar al sistema real, lo cual es de gran utilidad en la toma de decisiones y elaboración de resultados y recomendaciones. Se desarrollaron las simulaciones con datos poblacionales de El Salvador. c) Optimización: se evaluaron diferentes escenarios en los cuales se aplican medidas de control por vacunación y medidas de distanciamiento social, con el objetivo de identificar la estrategia óptima.

Como resultado del estudio se identificó como mejor estrategia para el control de la enfermedad: vacunar a la población vulnerable y mantener medidas de distanciamiento social. La combinación de estas dos políticas brindó los mejores resultados en función de disminuir el impacto de la infección y de minimizar los costos del tratamiento. Al final, se brindan recomendaciones a las autoridades de salud gubernamentales para la distribución y aplicación del tratamiento.

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