Simulación basada en agentes para predecir el comportamiento del COVID-19 y el impacto en sistemas de salud
DOI:
https://doi.org/10.59057/iberoleon.20075316.202238378Palabras clave:
simulación basada en agentes, SARS-CoV-2, sistemas complejos, pandemia, simulacionesResumen
La simulación basada en agentes (agent-based modeling) es una técnica para estudiar los sistemas complejos y representar problemas actuales, mostrando cómo las conductas individuales determinan la evolución de un sistema. Los modelos basados en agentes se usan en muchas disciplinas, entre ellas las ciencias de la salud, sin embargo, poco se sabe sobre cómo su aplicación, como modelo de simulación, puede ayudar a obtener resultados muy cercanos a la realidad. Por ejemplo, la pandemia por COVID-19 es un caso de salud pública vigente y con mucho potencial para aplicar un modelo de simulación en el que puedan mostrarse datos relacionados con la vacunación, el uso de cubrebocas, aislamiento, disminución de la movilidad, entre muchos otros, y cómo evolucionan los contagios y las muertes. La finalidad de este artículo es mostrar diferentes escenarios, construidos a través de modelos enfocados en la enfermedad COVID-19, respecto al uso de cubrebocas y otras medidas de control de contagios, como la cuarentena y la capacidad del sistema de salud para entender su comportamiento.
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