Modelo de simulación del comportamiento de contagios de varicela en la ciudad de Bogotá basado en sistemas dinámicos y control inteligente

Abstract

El modelo matemático SVEIR (Susceptibles, Vacunados, Expuestos, Infectados, Recuperados) propuesto para representar el contagio de varicela en el contexto de la ciudad de Bogotá, incluye la utilización de una función periódica para representar el comportamiento estacional por semana epidemiológica, el cual fue identificado en los casos históricos de varicela individual reportados por el INS de Colombia entre los años 2007 y 2020. Como resultado de los análisis de sensibilidad y las simulaciones realizadas sobre el modelo matemático, se identificó que el parámetro de tasa de vacunación tiene un impacto negativo sobre el número básico de reproducción R0. Se realizó la implementación en ambiente computacional, de un controlador basado en lógica difusa que permita adaptar el valor de cada parámetro en relación con la desviación del comportamiento del modelo respecto a un comportamiento deseado en términos del número de individuos infectados. El sistema de inferencia difusa propuesto permitió identificar que una tasa adaptativa de vacunación cercana al 94 % durante la finalización de cada pico de inferior de contagio (semanas 16 y 38), logra un comportamiento inferior al valor de referencia definido. (Texto tomado de la fuente).

The SVEIR mathematical model (Susceptible, Vaccinated, Exposed, Infected, Recovered) proposed to represent the spread of varicella (chickenpox) in the context of Bogota city, includes the use of a periodical function to represent the seasonal behavior by epidemiological week, which was identified in the historical cases of individual varicella reported by the INS of Colombia between 2007 and 2020. As a result of sensitivity analyses and simulations performed on the mathematical model, it was identified that the vaccination rate parameter has a negative impact on the basic reproductive number R0. We implemented in a computational environment, a controller based on fuzzy logic that allows us to adapt the value of each parameter in relation to the deviation of the behavior of the model, regarding a desired behavior in terms of the number of infected individuals. The proposed fuzzy inference system identified that an adaptive vaccination rate close to 94 % during the termination of each peak of lower contagion (weeks 16 y 38), achieves a behavior lower than the defined reference value.