Predicción del impacto de la vacunación: una aproximación desde la simulación

Autores
Montes de Oca, Federico; Luparello, Diego; Fretes, Diego; Ifran, Julián; Bond, Román; Morales, Martín; Encinas, Diego
Año de publicación
2021
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
El objetivo de este trabajo es modelar y simular escenarios epidemiológicos y analizar el impacto de la vacunación como medida anti-epidémica. Se toma como punto de partida un modelo base existente que ya contempla la propagación de una enfermedad. Se extiende el modelo original contemplando el porcentaje de efectividad de la vacuna aplicada a la población. Para lograr un análisis entre individuos y los cambios de estados que éstos sufren durante una epidemia se utiliza el Modelado y Simulación Basado en Agentes (ABMS; Agent-Based Modeling and Simulation). En esta aproximación se busca dar soporte a la toma de decisiones con predicciones acerca del impacto de vacunas, realizar pruebas con la enfermedad COVID-19 utilizando el mismo modelo para obtener predicciones y finalmente, concientizar a la población acerca de la importancia de la vacunación como prevención y barrera contra brotes epidemiológicos.
Workshop: WPSSTR - Procesamientos de Señales Sistemas de Tiempo Real
Red de Universidades con Carreras en Informática
Materia
Ciencias Informáticas
Simulación
Vacunación
ABMS
Epidemiología
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
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