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Projecte llegit

Títol: Como los modelos computacionales permiten representar la epidemia covid-19, ayudando en la comprensión de su dinámica y en la exploración de estrategias de control

Estudiant que ha llegit aquest projecte:

Tutor/a o Cotutor/a: GINOVART GISBERT, MARTA

Departament: MAT

Títol: Como los modelos computacionales permiten representar la epidemia covid-19, ayudando en la comprensión de su dinámica y en la exploración de estrategias de control

Data inici oferta: 12-02-2021      Data finalització oferta: 12-10-2021

Estudis d'assignació del projecte:

    Lloc de realització:
    EEABB

    Paraules clau:
    epidemia, covid, modelo, simulación, NetLogo

    Descripció del contingut i pla d'activitats:
    En estos momentos en que estamos sufriendo la epidemia COVID-19, la presencia de los modelos en los diferentes medios de comunicación es importante y persistente. Nos presentan gráficos, tablas de cifras y porcentajes, nos dibujan curvas, y nos explican la existencia y desarrollo de diferentes tipos de modelos para hacer estimaciones de parámetros epidemiológicos y predicciones futuras. La aparición generalizada de una enfermedad infecciosa en una comunidad en un momento determinado, es un proceso dinámico, y por tanto susceptible de ser modelizado o representado mediante estrategias o perspectivas diversas. Hay una gran variedad de métodos o tipos de modelización que se clasifican de acuerdo a diferentes criterios. La decisión de qué tipo de modelo utilizar depende de los objetivos específicos que se persigan, y del tipo de información de que se disponga. El objetivo general del trabajo es elaborar un modelo computacional basado en el individuo que permita abordar el estudio de esta epidemia, representando de forma aproximada una población con individuos infectados, para ayudar en la comprensión de las evoluciones temporales de variables ligadas a las dinámicas que se observan en esta epidemia bajo escenarios diferentes, y facilitar el ensayo y evaluación de estrategias diversas de actuación para su control. Primero se realizará un estudio bibliográfico para recabar con algunas publicaciones científicas que hayan utilizado modelos de características diversas para estudiar esta epidemia. En segundo lugar se escogerán algunos modelos de referencia que puedan ser utilizados como fuentes específicas de información para identificar los elementos y parámetros principales que intervienen en estas representaciones aproximadas de la epidemia. Finalmente, y con la información recopilada, se diseñará conceptualmente un modelo y se implementará en un entorno de programación conveniente como es la plataforma multiagente NetLogo. Este modelo computacional basado en el individuo deberá integrar diferentes aspectos de los modelos analizados, y podrá ser utilizado en el ámbito académico.

    Overview (resum en anglès): After overcoming the COVID-19 pandemic (a disease caused by the coronavirus SARS-CoV-2) and a huge unprecedented sanitary and socioeconomic crisis, computational models were and still are everywhere in the social media. They show us graphics, tables, numbers, percentages, curves and explain about these curves shapes and forms, and explain the existence of different models and epidemiologic parameters used to understand and predict the evolution of the pandemic. An epidemic (as any other infectious disease outbreak) in a community at a defined moment is a dynamic process and therefore can be modelized and studied. There¿s a great variety of methods or types of models classified according to multiple criteria. The decision of which kind of model is the most appropriate depends on the objectives of the study and the available information.
    The main objective of this work is to develop a computational agent-based or individual-based model that allows the study of this epidemic, representing a virtual population with infected individuals, to help in the comprehension of the evolution over time of different variables linked to the observed dynamics, and to facilitate the experimentation with different control strategies.
    A brief introduction was elaborated about the history of epidemiology, some of the most famous infectious diseases of all time, their effects over human societies and the advances of modern medicine, all to compare with specific characteristics of COVID-19. Some ideas were introduced about different modelling perspectives, and some of the most recent models used to study both epidemiology and specially COVID-19. An individual-based model was designed to represent COVID-19 and it was later implemented into the NetLogo programming environment, creating a simulator that can be a good tool to advance in the comprehension of the epidemic dynamics, evaluate control strategies and try different simulation scenarios. The virtual experiments done with the simulator (calibrated to represent the town of l¿Arboç) shows results comparable with reality, and allowed to evaluate the different effects of individual restrictions in a populational level. The simulator built is supposed to have a pedagogic value when used in the academic context, for the divulgation of how an epidemic works and how is it possible to control, and may be a useful resource in the epidemiological investigation about COVID-19.


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