Predicción temprana de la COVID-19 en Cuba con el modelo SEIR

Resumen

Introducción. El uso de modelos predictivos de la evolución local de la pandemia es de gran ayuda para la toma de decisiones por parte de las autoridades y la evaluación del impacto. Objetivo. El objetivo de este trabajo es elaborar un modelo fenomenológico determinístico que permita hacer predicciones aproximadas a largo plazo de la evolución que tendrá la pandemia de la COVID-19 en Cuba, con vistas ofrecer información clave a los decisores para una mejor organización de las acciones de contención. Métodos. En el trabajo se hace uso de la modelación matemática, la simulación y la optimización computacional para implementar el uso de un modelo de compartimientos tipo SEIR, con 7 parámetros cinéticos. Estos parámetros fueron identificados con los datos observados de la pandemia y un procedimiento robusto de ajuste no lineal de modelos complejos. Resultados. Las predicciones de 1 año indican un escenario favorable en el país si todo se mantiene como hasta ahora. La interpretación de los parámetros cinéticos identificados revela importante información sobre las características del virus y del hospedero en las condiciones de nuestra nación.