Un modelo estocástico para la epidemia basado en las historias individuales de pacientes infectados con Sars-CoV-2.

RESUMEN

En este trabajo se diseña un modelo SIR para un país o región con clases sugeridas por el tipo de datos que es esperable obtener por parte de los sistemas nacionales o regionales de salud.

Las transiciones se realizan por medio de adelgazamientos aleatorios (random thinnings) y el resultado es una cadena de Markov, parcialmente oculta.

Los parámetros de la parte visible se estiman fácilmente por máxima verosimilitud, y se consideran dos métodos de diferente grado de dificultad computacional para estimar los de la parte oculta.

Las realizaciones del modelo suponiendo que se mantienen o que varían las condiciones estimadas permiten predecir cualitativamente la evolución de la epidemia, y obtener límites de confianza para el número de personas en cada una de las clases.