Estudios de epidemias mediante simulaciones de Monte Carlo cinético: Aplicaciones a Covid-19 - Pedro Morelo, Diego (2021)
Desde diciembre de 2019, la enfermedad respiratoria aguda Covid-19 debido al nuevo coronavirus SARS-CoV-2, surgido en la ciudad de Wuhan, se extendió rápidamente por toda China. Durante el 2020, dicha enfermedad se propagó por todo el mundo, convirtiéndose en pandemia y causando grandes pérdidas de vidas e impacto socioeconómico. Existen varios modelos que explican la evolución de una epidemia, generalmente basada en la propuesta inicial de Kermack y McKendrick, con mejoras y variaciones a través de los años. Entre los modelos más utilizados, se encuentran los de tipo SIR. Dichos modelos consisten en estudiar la evolución de las diferentes poblaciones de individuos, divididas en las categorías mencionadas, de acuerdo a ciertas reglas de contagio y recuperación o fallecimiento [1,2]. En la mayoría de los casos, el planteo de los modelos consiste en la evolución de las poblaciones, que pueden ser resueltas por métodos numéricos determinísticos como Runge Kutta o alternativamente con modelos de simulación estocásticos, como Monte Carlo cinético (KMC). En el presente trabajo, se aborda el problema de la evolución de epidemias por medio de diferentes métodos de simulación. En primer lugar, se consideran poblaciones homogéneas y se estudia la dependencia del número de infectados con los diferentes parámetros (Número Reproductivo Básico R0, duración de la infección, tamaño de la población, etc.). En segundo lugar, se plantean modelos de agentes móviles en dos dimensiones. Estos modelos tienen la ventaja de poder introducir otras variables, como el distanciamiento social, variando la densidad y la velocidad con la que se mueven los agentes [2,3]. Finalmente, se estudió la evolución de la epidemia de Covid-19 en algunos países que superaron la epidemia, mediante el ajuste de los diferentes parámetros del modelo SIR.