Docente de UNAH-VS presenta modelizaciones epidemiológicas de la pandemia de COVID-19

Expositora Farah Amador, docente de UNAH-VS.

La docente de la Carrera de Matemáticas en la Universidad Nacional Autónoma de Honduras en el Valle de Sula (UNAH-VS), Farah Amador, presentó este martes 20 de julio, en el marco de la celebración del 49 aniversario de fundación de esta, los resultados de su trabajo final de investigación de posgrado en torno al Modelo Sir: aspectos matemáticos, particulares, escenarios y simulación.

Como parte de su intervención, la máster en Física y Matemáticas con orientación en Biomatemática por la Universidad de Granada, España, explicó que al igual que hace un siglo, cuando fue inventado por Kendrick y McCormick, dicho modelo compartimental cuyas siglas hacen alusión a los estados de Susceptible, Infectado y Removido, permite, mediante el teorema del umbral, determinar, a través de la modelización de los diferentes escenarios, si hay una epidemia o no y predecir su impacto, contribuyendo así a la promoción de acciones oportunas para su control, en este caso frente a la pandemia de COVID-19.

Al respecto detalló que los susceptibles son decrecientes y los recuperados son crecientes, pues se parte de un grupo de personas que no están infectadas pero pueden infectarse, y su evolución se puede ver a través de los infectados.

“Una persona no puede estar en más de un estado a la vez; o es susceptible o está infectada o ya se recuperó. Debido a que este modelo es cerrado y solo tiene tres estados, las personas recuperadas son aquellas que salieron bien de la enfermedad o que murieron a causa de ella; es una función siempre creciente”, expuso.

Escenarios analizados

Amador explicó que los referidos estados son cambiantes con respecto al tiempo y se mantienen constantes. Los susceptibles son decrecientes y los recuperados, crecientes. En consecuencia, su estudio contempló dos escenarios.

En el primero se partió de la suposición de que a una población libre de infección llega una o más personas infectadas. Según los umbrales de este escenario, cuando ese infectado no infecta ni siquiera a una persona más, no se generará una epidemia, sino que la enfermedad tiende a desaparecer; en caso de que el número de reproducción sea igual o menos a uno, tampoco se desencadenaría una epidemia, pero de ser mayor, la probabilidad sí es positiva. La evolución de los infectados se puede determinar mediante los susceptibles o a través del tiempo, hasta llegar a su pico máximo y luego descender.

El segundo escenario, mientras tanto, parte de la premisa de que la enfermedad ya lleva tiempo considerable en la comunidad, sin haber sido detectada o porque los datos no habían sido estimados desde el comienzo. El número total tanto de susceptibles como de infectados y recuperados solo se conocerá al final de la epidemia, mediante la modelización de las olas utilizando la función de W Lambert.

Como conclusiones, la investigadora resaltó que en el futuro la humanidad enfrentará diferentes enfermedades que podrían conducir a epidemias o pandemias, así que las matemáticas que estarán detrás del estudio de enfermedades infecciosas a través del tiempo seguirán estando vigentes.

Añadió que debido a la misma dinámica de la enfermedad o sociedad es necesario ajustar el escenario en el cual van a representarse o considerar modelos con más variables. Si se consideran otros modelos más complejos donde seguramente hayan más parámetros involucrados, se debe considerar el posible reto que sería el ajuste de datos, ya que la evolución de una enfermedad viral es un proceso dinámico que llega de imprevisto.

La grabación de la ponencia está disponible en: https://www.facebook.com/SemanaCarreradeMatematicaUNAH/videos/833748340584575.

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