Simulación basada en agentes para predecir el comportamiento del COVID-19 y el impacto en sistemas de salud

• Rivera Chávez, Manuel José ; Luna García, Juan Carlos ; Quijas Saldaña, María Fernanda ; Rodríguez Salcedo, Betsy Areli ; Villanueva Tapia, Leydi Arlett ; Rodríguez Sámano, Benjamín de Jesús ; Rodríguez Monjaraz, Karla Lizette ^[1]
  1. [1] Universidad de Guanajuato

     Universidad de Guanajuato

     México

     
• Localización: Entretextos, ISSN-e 2007-5316, Vol. 14, Nº. 38, 2022 (Ejemplar dedicado a: Open Science and knowledge generation), págs. 1-15
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Agent-based simulation for predicting COVID-19 behavior and impact on health care systems
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    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.

  • English

    Agent-based modeling is a technique for studying complex systems and representing actual problems, showing how individual behaviors determine the evolution of a system. Agent-based models are used in many disciplines, including health sciences, but little is known about how their application as a simulation model can help to obtain results that are very close to reality. For example, the COVID-19 pandemic is a current public health case with great potential to apply a simulation model that can show data related to vaccination, use of masks, isolation, reduced mobility, among many others, and how infections and deaths evolve. The purpose of this article is to show different scenarios, built through models focused on COVID-19 disease, regarding the use of masks and other infection control measures, such as quarantine and the capacity of the health system to understand their behavior.